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數(shù)的影響。

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

在存在異方差情況下，常用的OLS法總是高估了估計量的標準差。

擬合優(yōu)度R2的值越大，說明樣本回歸模型對總體回歸模型的代表性越強。

如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計量是有偏無效的。

多重共線性是一種隨機誤差現(xiàn)象。

在存在接近多重共線性的情況下，回歸系數(shù)的標準差會趨于變小，相應的t值會趨于變大。

古典線性回歸模型具有哪些基本假定。

總體回歸線是當解釋變量取給定值時因變量的條件均值的軌跡。

異方差會使OLS估計量的標準誤差高估，而自相關會使其低估。