最小二乘准则是指使（）达到最小值的原则确定样本回归方程。
A、A
B、B
C、C
D、D
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A.RSS=TSS+ESS
B.TSS=RSS+ESS
C.ESS=RSS-TSS
D.ESS=TSS+RSS
A.总体平方和
B.回归平方和
C.残差平方和
A.方程的显著性检验
B.多重共线性检验
C.异方差性检验
D.预测检验
已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为
，估计用样本容量为24，则随机误差项
的方差估计量为（）。
A.33.33
B.40
C.38.09
D.36.36
A.n≥k+1
B.n≤k+1
C.n≥30
D.n≥3（k+1）
A.离差平方和
B.均值
C.概率
D.方差
下图中“{”所指的距离是（）
A.随机误差项
B.残差
C.的离差
D.的离差
A.解释变量和被解释变量都是随机变量
B.解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量
C.解释变量和被解释变量都为非随机变量
D.解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量
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如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量是有偏无效的。
总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。
给定显著性水平a及自由度，若计算得到的t值超过临界的t值，我们将接受零假设
在存在异方差情况下，常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。
为了避免陷入虚拟变量陷阱，如果一个定性变量有m类，则要引入m个虚拟变量。
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杜宾—瓦尔森检验能够检验出任何形式的自相关。
判定系数2R的大小不受回归模型中所包含的解释变量个数的影响。
计量经济模型分析经济问题的基本步骤。
异方差会使OLS估计量的标准误差高估，而自相关会使其低估。