在多元線性回歸模型中（具有截距項），若引入K個解釋變量，則模型中存在K+1個待估參數(shù)。

多元線性回歸模型OLS估計式的統(tǒng)計性質(zhì)包括（）。

模型是對所研究的某種現(xiàn)象、某種關(guān)系或某種過程的一種模擬。

簡單線性回歸的五個基本假定是什么？

經(jīng)濟變量是描述經(jīng)濟活動的水平或狀態(tài)，隨時間或空間不同而變動的各種因素。

如果回歸模型存在嚴重的多重共線性，可去掉某個解釋變量從而消除多重共線性。

多重共線性問題的實質(zhì)是樣本現(xiàn)象，因此可以通過增加樣本信息得到改善。

可以利用t分布的性質(zhì)認識樣本容量較小時參數(shù)估計值的分布特征。

采用差分方式降低模型多重共線性時，可能存在的問題包括（）。

模型整體顯著性F檢驗包含的兩個自由度是（）。