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。

在任何情況下OLS估計(jì)量都是待估參數(shù)的最優(yōu)線性無偏估計(jì)。

多重共線性是總體的特征。

引入虛擬變量后，用普通最小二乘法得到的估計(jì)量仍是無偏的。

多重共線性是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象。

如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)量是有偏無效的。

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。

對(duì)于多元回歸模型，如果聯(lián)合檢驗(yàn)結(jié)果是統(tǒng)計(jì)顯著的則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。

隨機(jī)變量的條件均值與非條件均值是一回事。

判定系數(shù)2R的大小不受回歸模型中所包含的解釋變量個(gè)數(shù)的影響。