横截面数据比时间序列数据更容易产生异方差这是因为同一时点不同对象的差异一定会大于同一对象不同时间上的差异。（）

容易产生异方差性的数据是（）。 下列说法正确的是: 异方差是总体现象|异方差是样本现象|异方差的变化与解释变量的变化有关|时间序列更易产生异方差 一般经验表明，对于采用时间序列数据作样本的计量经济学问题，往往存在异方差性。（ ） 下面属于横截面数据的是（ ）。 你能分别举出三个时间序列数据、截面数据、面板数据、虚拟变量数据的实际例子，并分别说明这些数据的来源吗？ 中国大学MOOC: 面板数据结合了时间序列数据和截面数据特征的数据，面板数据在计量经济研究中的应用价值较大。 “似不相关回归”的方法是利用横截面模型残差的协方差进行广义最小二乘法估计，该法将自动修正横截面中出现的异方差和短期自相关。 时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序列化)的数据,带时间标签的数据也称为时间序列数据。 在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据列是横截面数据（） 人口普查数据属于时间序列数据。（ ） 文本是时间序列数据。 温度是时间序列数据。 温度是时间序列数据（） 文本是时间序列数据（） 时间序列数据可表示为（） 木质舱盖比铁质舱盖更容易产生汗水。（） 木质舱盖比铁质舱盖更容易产生汗水。（） 男性比女性更容易因性而爱（） 计算钢筋强度同截面面积采用（）横截面面积。 序列数据没有时间戳。