下面关于回归模型中异方差性的陈述正确的是（）

中国大学MOOC: 若回归模型修正了非纯异方差性问题后，无需检验纯异方差性问题。 回归模型中具有异方差性时,仍用OLS估计模型,则以下说法正确的是( ) 回归模型中具有异方差性时，仍用OLS估计模型，则以下说法正确的是（ ） 异方差性是回归分析中普遍存在的问题，几乎每个方程都需要进行异方差性修正，因此，同方差不必包含在古典假设中 若回归模型随机误差项的方差为常数的假定不成立，则称模型存在为异方差现象（） 若回归模型随机误差项的方差为常数的假定不成立，则称模型存在为异方差现象（） 产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。 若回归模型随机误差项的方差为常数的假定不成立，则称模型存在为异方差现象。(    ) 如果回归模型中，残差与自变量等级相关系数显著，则认为存在异方差。（） 如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量（）。 下面关于回归模型的假定中哪个是正确的() 下面关于敏捷模型描述不正确是（） 如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。 当模型存在异方差时，我们可以采用异方差 线性回归模型中为了保证参数估计的正确性，需要假定误差项具有同方差性（） 模型检验若存在异方差性，可用（）进行修正 模型的对数变换可以消除异方差性 模型设定错误可能会导致异方差性 模型经过对数变换后,异方差性通常 下列说法正确的有: 如果OLS回归的残差表现出系统性，则说明数据中不存在异方差性|如果回归模型中遗漏一个重要变量，则OLS残差必定表现出明显的趋势|异方差情况下，通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差|当异方差出现时，常用的t和F检验失效|当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性