OLS估计量的无偏性是指()
A: OLS估计量的期望值等于待估参数
B: OLS估计量的值等于待估参数本身
C: 残差和为0
D: OLS估计量的方差最小
A: OLS估计量的期望值等于待估参数
B: OLS估计量的值等于待估参数本身
C: 残差和为0
D: OLS估计量的方差最小
A
举一反三
- 高斯马尔可夫定理中OLS估计量的有效性是指（） A: OLS估计量的值等于待估参数本身 B: OLS估计量在所有线性无偏估计量中具有最小方差 C: 残差和为0 D: OLS估计量的期望值等于待估参数
- 在任何情况下OLS估计量都是待估参数的最优线性无偏估计。
- 异方差性产生的后果主要包括： A: OLS估计量是有偏的。 B: OLS估计量仍是无偏的。 C: OLS估计量仍是有效的。 D: OLS估计量不再是有效的。 E: OLS估计量失去了最小方差性。 F: 模型的预测功能失效。 G: OLS估计假设检验仍然可靠。 H: OLS估计的假设检验不可靠。
- 异方差性产生的后果主要包括： A: OLS估计量是有偏的。 B: OLS估计量仍是无偏的。 C: OLS估计量仍是有效的。 D: OLS估计量不再是有效的。 E: 标准误的OLS估计量是有偏的。 F: 标准误的OLS估计量是无偏的。 G: OLS估计假设检验仍然可靠。 H: OLS估计的假设检验不可靠。
- 自相关性产生的后果主要包括： A: OLS估计量是有偏的。 B: OLS估计量仍是无偏的。 C: OLS估计量是有效的。 D: OLS估计量不再是有效的。 E: OLS估计假设检验仍然可靠。 F: OLS估计的假设检验不可靠。
内容
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序列相关性产生的后果主要包括： A: OLS估计量是有偏的。 B: OLS估计量仍是无偏的。 C: OLS估计量是有效的。 D: OLS估计量不再是有效的。 E: 标准误的OLS估计量是有偏的。 F: OLS估计假设检验仍然可靠。 G: OLS估计的假设检验不可靠。
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以下关于OLS估计量无偏性的说法,()是正确的 A: 在任何条件下,OLS估计量都是无偏的 B: 无偏性是指,当样本量趋向于无穷大时,OLS估计量趋近于真实值 C: 无偏性是指,用一个抽样的样本估计的OLS估计量等于真实值 D: 无偏性是指,固定一组被观测对象进行观察,每次拿观察的样本计算OLS估计量,当观察次数趋于无穷的时候,每次计算的OLS估计量的均值趋于真实值
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估计量的无偏估计是指 A.样本估计量的值恰好等于待估的整体参数 B.所有可能样本估计值的期望等于待估的整体参数 C. 估计量与总体参数之间的误差最小 D.样本量足够大时估计量等于总体参数
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估计量的无偏性是指（）。 A: 估计量没有任何偏差 B: 估计量的方差最小 C: 估计量的值接近被估计总体的参数 D: 估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数
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总体参数可用不同的方法估计，因此有许多估计量，其中，与参数真实值一致的估计量称为（ ）。 A: OLS估计量 B: 有偏估计量 C: 无偏估计量 D: 一致估计量