在存在異方差情況下，常用的OLS法總是高估了估計量的標(biāo)準(zhǔn)差。

雙對數(shù)模型中的斜率表示因變量對自變量的彈性。

如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計量是（）

引入虛擬變量后，用普通最小二乘法得到的估計量仍是無偏的。

在聯(lián)立方程結(jié)構(gòu)模型中，對模型中的每一個隨機(jī)方程單獨(dú)使用普通最小二乘法得到的估計參數(shù)是（）

在同一時間不同統(tǒng)計單位的相同統(tǒng)計指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)組合，是（）

在回歸模型滿足DW檢驗(yàn)的前提條件下，當(dāng)d統(tǒng)計量等于2時，表明（）

線性回歸模型意味著變量是線性的。

異方差會使OLS估計量的標(biāo)準(zhǔn)誤差高估，而自相關(guān)會使其低估。

在異方差的情況下，OLS估計量誤差放大的原因是從屬回歸的2R變大。