State with brief reason whether the

State with brief reason whether the following statements are true, false, or uncertain:
a. In the presence of heteroscedasticity OLS estimators are biased as well as inefficient.
b. If heteroscedasticity is present, the conventional t and F tests are invalid.
c. In the presence of heteroscedasticity the usual OLS method always overestimates the standard errors of estimators.
d. If residuals estimated from an OLS regression exhibit a systematic pattern, it means heteroscedasticity is present in the data.
e. There is no general test of heteroscedasticity that is free of any assumption about which variable the error term is correlated with.
f. If a regression model is mis-specified (e.g., an important variable is omitted), the OLS residuals will show a distinct pattern.
g. If a regressor that has nonconstant variance is (incorrectly) omitted from a model, the (OLS) residuals will be heteroscedastic.

Kết quả (Việt) 1:

Nhà nước với tóm tắt lý do cho dù các câu sau đây là đúng sự thật, sai lệch hoặc không chắc chắn: a. In the presence of heteroscedasticity OLS estimators những thành kiến cũng như không hiệu quả. b. nếu heteroscedasticity là hiện nay, t thông thường và các xét nghiệm F là không hợp lệ. c. sự hiện diện của heteroscedasticity phương pháp OLS thông thường luôn luôn quá lỗi chuẩn của estimators. d. nếu dư ước tính từ một hồi quy OLS triển lãm một mô hình hệ thống, nó có nghĩa là heteroscedasticity có mặt trong các dữ liệu. e. có là không có thử nghiệm tổng quát của heteroscedasticity đó là miễn phí của bất kỳ giả định về những thay đổi thuật ngữ lỗi là tương quan với. f. nếu một mô hình hồi qui là MIS-đã chỉ định (ví dụ, một biến quan trọng bỏ qua), dư OLS sẽ hiển thị một mô hình khác nhau. g. nếu một regressor có nonconstant phương sai (không đúng) được bỏ qua từ một mô hình, dư (OLS) sẽ là heteroscedastic.

Kết quả (Việt) 2:

Nhà nước với lý do ngắn gọn việc các báo cáo sau đây là đúng, sai, hoặc không chắc chắn:
a. Trong sự hiện diện của OLS biến ngẫu ước lượng được thiên vị cũng như không hiệu quả.
B. Nếu các biến ngẫu nhiên là hiện nay, các t thông thường và kiểm tra F là không hợp lệ.
C. Trong sự hiện diện của các biến ngẫu nhiên các phương pháp OLS thông thường luôn overestimates sai số chuẩn của ước lượng.
D. Nếu phần dư ước tính từ một hồi quy OLS trưng bày một mô hình hệ thống, nó có nghĩa là các biến ngẫu nhiên có mặt trong các dữ liệu.
E. Không có kiểm tra chung của các biến ngẫu nhiên đó là miễn phí của bất kỳ giả định về những biến số hạng sai số tương quan với.
F. Nếu một mô hình hồi quy là mis-định (ví dụ, một biến quan trọng là bỏ qua), các số dư OLS sẽ thấy một mô hình riêng biệt.
G. Nếu một regressor có sai nonconstant được (không chính xác) bỏ qua từ một mô hình, (OLS) dư sẽ heteroscedastic.