OLS估计量具有的三个性质线性、无偏性与有效性的估计量成为——估计量
举一反三
- 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。
- 最小二乘估计得到的参数估计量是Y的线性函数称为参数估计量具有( )的性质。 A: 线性 B: 无偏性 C: 有效性 D: 一致性
- 最小二乘估计得到的参数估计量是Y的线性函数称为参数估计量具有( )的性质。 A: 线性 B: 无偏性 C: 有效性 D: 一致性