A A presença de heterocedasticidade causa viés nos estimadores do modelo linear, mas permanecem válidos os testes F e t.
B A adoção de uma variável proxy diante a incapacidade de se observar uma variável relevante para o modelo, sendo ambas fortemente correlacionadas, é uma das formas para solucionar a questão da heterocedasticidade.
C Se o valor médio do termo de erro, ε, for diferente de zero dado X, conclui-se que os fatores que compõem o termo de erro afetam sistematicamente o valor médio de Y e o coeficiente de regressão.
D Se a variável X1iestá correlacionada com a variável X2i, ambas são teoricamente relevantes na equação da regressão e no momento da estimativa omite-se esta última variável; então, as estimativas serão consistentes e não viesadas.
E A presença de multicolinearidade eleva a magnitude da variância dos parâmetros estimados dado os altos níveis de correlação entre as variáveis independentes. Consequentemente, isso compromete a precisão ao estimar o efeito de cada variável independente sobre a variável dependente.