在異方差的情況下，OLS估計(jì)量誤差放大的原因是從屬回歸的2R變大。

總體回歸線是當(dāng)解釋變量取給定值時(shí)因變量的條件均值的軌跡。

多重共線性是總體的特征。

整個(gè)多元回歸模型在統(tǒng)計(jì)上是顯著的意味著模型中任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)顯著的。

任何兩個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的2R都是可以比較的。

在存在接近多重共線性的情況下，回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差會(huì)趨于變小，相應(yīng)的t值會(huì)趨于變大。

內(nèi)生變量的滯后值仍然是內(nèi)生變量。

隨機(jī)變量的條件均值與非條件均值是一回事。

一個(gè)聯(lián)立方程模型中的外生變量在另一個(gè)聯(lián)立方程模型中可能是內(nèi)生變量。

如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)量是（）