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  • 2022-11-02
    当模型存在异方差时,用加权最小二乘法估计回归参数,则参数估计量具备
    A: 线性性
    B: 无偏性
    C: 有效性
    D: 一致性
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    举一反三

    • 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
    • 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()。 A: 线性性 B: 无偏性 C: 有效性 D: 一致性 E: 渐进有效性
    • (6)当模型存在异方差现象时,加权最小二乘估计量具备()。A.线性B.无偏性C.有效性D.一致性E.精确性A.B.C.D.E.E
    • 当随机扰动项存在异方差性时,应该使用加权最小二乘法估计回归模型中的参数。
    • 对于经典线性回归模型,回归系数的普通最小二乘估计量具有的优良性有( ) A: 无偏性 B: 线性性 C: 方差最小性;有效性 D: 确定性

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    相关标签

      最小 最小二乘法 参数 估计量 参数估计 模型 线性 有效性 一致性 加权 有效 乘法 小二 方差 量具 具备 存在 估计 一致 回归 计量

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