A.OLS法得到的估计量是线性的、无偏的
B.样本方差依然是真实总体方差的无偏估计量
C.T检验和F检验的结果可能会失效
D.OLS法得到的估计量不再具有最小方差性

A.人类学习行为的Error-learning模式影响
B.样本数据存在例外点
C.社会经济现象存在规模效应
D.人们个体心理和情绪的波动

A.对给定Xi，无法得到对Yi和总体回归函数残差，但可得到var（ui∣xi）
B.对给定Xi，随机获得某一个Yi，得到样本残差ui^而非总体残差ui
C.对一组样本（Xi，Yi）而言，只能获得样本回归函数
D.实际中用样本回归函数代替总体的，用样本残差代替总体标准差，通过样本残差序列分布趋势来分析同方差

A.哑变量的作用是将数据分类
B.哑变量设为0还是1，输出的回归结果完全一样
C.哑变量设为0还是1，得出的结论完全一样
D.变量分为N类，需要的哑变量个数

A.X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化
B.Y关于X的边际变化
C.X的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y的相对变化率
D.Y关于X的弹性

A.Y与X是非线性的
B.Y与b1是非线性的
C.lnY与b1是线性的
D.lnY与lnX是线性的

A.Y对L的弹性＝b1
B.如果B+C ＞1表明规模报酬为递减
C.Y对K的弹性是常量
D.如果B+C < 1，表明规模报酬为递减

A.Y的导数=B2/X
B.Y关于X的弹性=B2/Y
C.X增加1个单位，Y平均增加B2个单位
D.X增加1%，Y平均增加B2个单位

A.Y=1/（a+b*X）
B.Y=a+b*log（X）
C.Y=（a+b*X）^0.5
D.Y=a*X^b

A.一定不在回归直线上
B.一定在回归直线上
C.不一定在回归直线上
D.在回归直线上方

A.Y=b0+b1*lnX+u
B.Y=b0+b1*X+b3*Z+u
C.Y=b0+X^b1+u
D.Y=b0+b1/X+b3*Z+u