对线性回归模型进行分析时需要的基本假设，以下叙述错误的是（）

A.完全相同

B.除了有相同的条件外，后者比前者少

C.除了有相同的条件外，后者比前者多

D.没有关系

A、误差项的均值为0

B、误差项的方差相等

C、设计矩阵X中的自变量列之间不相关

D、误差项服从均匀分布

A、只要有数据的题目，就一定可进行线性回归建模

B、为了初步估计可能的模型形式，经常可以先绘制散点图，并观测散点分布是否有线性特征，再确定能否进行线性回归建模

C、先计算下线性相关系数，通过相关系数，数据之间存在较强线性性时，再进行线性回归建模

D、数据类建模问题中，一般首先考虑是否能进行线性回归建模，当线性回归确实不合适时，再考虑非线性回归建模或其它建模方法

A、若要保证OLS估计量的BLUE性质，模型是不需要正态分布假设的。

B、若误差项不服从正态分布，OLS估计量不具有BLUE性质。

C、若要对回归模型的参数进行统计推断，分布假设是必需的。

D、正态分布是最常见的分布形式，故正态分布假设具有合理性。

E、中心极限定理保证了正态分布假设的合理性。

F、参数的统计推断并不需要误差项服从某种分布。

(1)假如其他基本假设全部满足，但只有试证明，估计的斜率项仍是无偏的;

(2)当自变量存在正相关，随机干扰项存在如下一阶序列相关时μ_t=ρμ_t-1+ε_t，试证明估计的斜率项的方差为，并就p>0与p<0，X_t存在正或负序列相关时与模型满足所有基本假定下的OLS估计的大小进行比较。

在一元线性回归模型中, 假设的检验可以用方差分析也可以用t检验。

在一元线性回归模型中, 假设的检验可以用方差分析也可以用t检验。

在一元线性回归模型中, 假设的检验可以用方差分析也可以用t检验。

在一元线性回归模型中, 如果采用方差分析检验假设，当时，说明回归效果不显著。

在一元线性回归模型中, 如果采用方差分析检验假设，当时，说明回归效果不显著。