多元线性回归模型中，发现各参数估计量的t值都不显著，但模型的判定系数却很大，F统计量也很显著，这说明模型存在（）。

多元线性回归模型中，发现各参数估计量的t值都不显著，但模型的R2（或）很大，F值确很显著，这说明模型存在（）

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存在多重共线情况下，多元线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量不再是最佳线性无偏估计。

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为什么说最小二乘估计量是最优线性无偏估计量？对于多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计量的条件是什么？

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用样本容量为n的数据，对含有k个实解释变量的多元线性回归模型进行参数估计，得到的残差平方和的自由度是（）。

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判断以下陈述的正误，并给出理由。  （1）尽管存在多重共线性，OLS估计量仍然是具有BLUE性质的。  （2）在高度多重共线性的情形下，要评价一个或多个偏回归系数的个别显著性是不可能的。  （3）如果有某一辅助回归显示出高的R2值，则模型中肯定存在较严重的多重共线性问题。  （4）变量的两两高度相关并不表示高度的多重共线性。  （5）如果分析的目的仅仅是预测，则多重共线性是无害的。  （6）其它条件不变，VIF越高，相应的OLS估计量的方差越大。  （7）在多元回归中，如果根据t检验，全部的偏回归系数个别来说都是不显著的，那么就不可能得到一个较高的R2。

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在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？

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对自回归模型进行估计时，假定原始模型满足古典线性回归模型的所有假设，则估计量是一致估计量的模型有（）。

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使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时，若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定，则估计量是一致估计量的模型是（）

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假设线性回归模型满足全部基本假设，则其参数的估计量具备（）。

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