模型检验中，通过了统计推断[1]检验意味着也通过了计量经济检验。√ ×

本题考查模型检验中统计推断检验和计量经济检验的关系。解题思路是明确这两种检验的概念和侧重点，通过对比来判断通过统计推断检验是否就意味着通过了计量经济检验。

1. 明确统计推断检验的概念

统计推断检验主要是基于样本数据对总体参数进行估计和假设检验。常见的统计推断检验包括拟合优度检验（如$R^{2}$检验）、$t$检验、$F$检验等。这些检验主要关注模型的统计显著性，即模型中的变量是否在统计上对被解释变量有显著影响，以及模型整体的拟合效果如何。例如，在多元线性回归模型$y = \beta_0+\beta_1x_1+\cdots+\beta_kx_k+\epsilon$中，$t$检验用于检验单个解释变量$x_i$的系数$\beta_i$是否显著不为零，$F$检验用于检验整个回归方程的显著性。

2. 明确计量经济检验的概念

计量经济检验是从经济理论和实际经济意义的角度对模型进行检验。它不仅关注模型的统计显著性，更注重模型是否符合经济理论和实际情况。计量经济检验包括经济意义检验、异方差性检验、自相关性检验、多重共线性检验等。经济意义检验要求模型中解释变量的系数符号和大小符合经济理论预期。例如，在需求函数中，价格的系数通常应该为负，表示价格上升，需求量下降。异方差性检验、自相关性检验和多重共线性检验则是检查模型是否存在违背经典线性回归模型基本假定的问题，这些问题会影响模型估计的有效性和可靠性。

3. 对比两种检验

通过统计推断检验只能说明模型在统计上是显著的，即样本数据支持模型中变量之间的关系。但这并不意味着模型在经济意义上也是合理的，也不能保证模型不存在异方差性、自相关性和多重共线性等计量经济问题。例如，一个模型可能通过了$t$检验和$F$检验，说明解释变量在统计上对被解释变量有显著影响，但解释变量的系数符号可能与经济理论预期相反，这就说明该模型没有通过计量经济检验中的经济意义检验。所以，通过了统计推断检验并不意味着也通过了计量经济检验。