第三章单元测试
不完全的多重共线性的情况下，最小二乘估计量不能计算。
样本容量大于100时，最小二乘估计量不会有偏。
在多元回归模型中，当保持其他解释变量不变，估计Xi每变化一单位对Yi的影响时，这等同于数学上的对Xi求解偏导数。
在两个变量的回归模型中，如果丢掉两个相关变量中的一个，那么最小二乘估计量就不会存在了。
在不完全多重共线性下：
当存在遗漏变量的问题时，E(ui | Xi) = 0的假设不成立，这意味着：
在多元回归模型中，最小二乘估计量是从以下哪个选项得出的
由OLS估计得出的样本回归线
多元回归方程的OLS残差
A:对 B:错
答案:错
A:对 B:错
A:对 B:错
A:对 B:错
A:错 B:对
A:有两个或两个以上的解释变量是高度相关的 B:即使样本量n大于100，OLS估计量仍不是无偏的 C:误差项高度但不完全相关
A:残差之和乘以任何一个解释变量的值都不为零 B:残差之和不为零 C:OLS估计量不满足一致性 D:加权最小二乘估计量为BLUE
A:最小化残差之差的绝对值 B:最小化真实值和拟合值之间的距离 C:使误差平方和为零 D:最小化预测误差的平方和
A:是使预测误差的平方和最小的回归线
A:与总体回归方程误差值完全相等 B:可以通过真实值减去拟合值求得 C:为零，因为估计值就是预测值 D:不可被计算，因为有不止一个解释变量
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