对于模型y_t=b₀+b₁x_1t+b_2x2t+u_t，与r₁₂=0相比，r₁₂＝0.5时，估计量的方差将是原来的（）。

如果模型yt=b0+b1xt+ut存在一阶自相关，普通最小二乘估计仍具备（）。

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已知下述模型：Yt=α1t+α2tXt+ut，如果参数α1t，α2t都是随时间变化而线性变化的，应如何对以上模型进行变换？

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已知模型的形式为Yt=β0+β1X1t+ut，在用实际数据对模型的参数进行估计的时候，测得DW统计量为0.6453，则广义差分变量是（）

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在模型Yt=β0+β1X1t+β2X2t+β3X3t+μt的回归分析结果中，有F=462.58，F的p值=0.000000，则表明（）。

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对于模型：Yt=β1β2Xt+μt。

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对于模型：Yt=β1β2Xt+μt。

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对于模型：Yt=β1β2Xt+μt。

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对于模型：Yt=β1β2Xt+μt。在用一阶差分估计时，如果包含一个截距项，其含义是什么？

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对于人均存款与人均收入之间的关系式St=α+βYt+μt使用美国36年的年度数据得如下估计模型，括号内为标准差：

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