异方差情况下可能产生的后果有( )。
A: 参数估计量仍具有无偏性
B: 估计参数的方差不再是最小的
C: t检验仍旧有效
D: 预测失效
A: 参数估计量仍具有无偏性
B: 估计参数的方差不再是最小的
C: t检验仍旧有效
D: 预测失效
举一反三
- 自相关性，仍用OLS估计模型，则以下说法正确的是 A: 参数估计值是无偏非有效的 B: 参数估计量仍具有最小方差性 C: 参数估计量是有偏的 D: 常用t检验仍旧有效
- 如果模型存在异方差性，仍然使用最小二乘法估计模型参数，则（ ） A: 最小二乘估计量（OLSE）仍然具有线性无偏性 B: OLSE 不再具有最小方差性 C: 回归参数t检验失效 D: 可采用加权最小二乘法消除异方差
- 自相关性,仍用OLS估计模型,则以下说法正确的是( )。 A: 参数估计值是无偏非有效的 B: 参数估计量仍具有最小方差性 C: 常用F检验仍旧有效 D: 参数估计量是有偏的
- 异方差性的后果包括( ) A: 参数估计量不再满足无偏性 B: 变量的显著性检验失去意义 C: 模型的预测失效 D: 参数估计量非有效
- 异方差性的后果包括 A: 参数估计量不再满足无偏性 B: 变量的显著性检验失去意义 C: 模型的预测失效 D: 忽视异方差，直接使用普通最小二乘法得到参数估计量方差较大