orange品职答疑助手 · 2018年11月14日
它考的是这个结论：就算是异方差，它也不会影响对变量系数的估计。而同方差更是不会影响了。至于omitted variables biases，它只会导致残差项与自变量之间具有相关性，这违反了残差项应与自变量无关的模型假设。但这对自变量的系数是没有影响的。
A：在第二个线性回归模型中，因为解释变量（BILL）具有同方差性，所以BILL前的系数有可能被高估了；
C：解析里说了： Some authors have suggested a formal detection-tolerance or the variance inflation factor (VIF) for multicollinearity.
tolerance = 1- R^2 , VIF = 1/tolerance
where R2 is the coefficient of determination of a regression of explanatory j on all the other explanators. A tolerance of less than 0.20 or 0.10 and/or a VIF of 5 or 10 and above indicates a multicollinearity problem. Therefore, C is wrong.
这是一个判断标准，但应该是超纲的，如果同学你学有余力可以记一记，但我觉得考到的可能性不是很大。
D：b0这个参数的t检验值只有0.83，因此不能说它significantly positive
orange品职答疑助手 · 2018年11月14日
距项也就是常数的t统计值只有0.83，虽然他没给显著性水平、不知道临界值，但根据常识我们可以判断，0.83是会小于临界值的，0.83太过小了。所以就得出了第三个式子的截距项不显著。
