如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量（）。
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对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有（）。
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回归系数的最小二乘估计是最优线形无偏估计量
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为什么在对参数进行最小二乘估计时，要对模型提出一些基本的假定？
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多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。
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当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备（）。
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当模型存在异方差现象时，模型利用加权最小二乘法估计回归参数，则参数估计量具备（）。
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在经典线性回归模型的基本假定条件成立的情况下，普通最小二乘法估计与最大似然估计得到的估计量（）。
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A模型 https://assets.asklib.com/psource/2015111117202664148.jpg =β0+β1X1i+β2X2i+μi的最小二乘回归结果显示，样本可决系数R2为0.92，样本容量为30，总离差平方和为500，则估计的标准误差为（）。
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对于总体线性回归模型 https://assets.asklib.com/psource/2014110515021352953.jpg ，运用最小二乘法欲得到参数估计量，所要求的最小样本容量应满足（）。
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对于恰好识别方程，在简化式方程满足线性模型的基本假定的条件下，间接最小二乘估计量具备（）。
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一元线性回归最小二乘估计的表达式是什么？
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koyck变换模型参数的普通最小二乘估计量是（）。
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对于总体线性回归模型 https://assets.asklib.com/psource/2014110515061491824.jpg ，运用最小二乘法欲得到参数估计量，所要求的最小样本容量n应满足（）。
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如果股指期货回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（）
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如果模型yt=b0+b1xt+ut存在一阶自相关，普通最小二乘估计仍具备（）。
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估计线性回归方程 https://assets.asklib.com/psource/2015111011360938400.jpg 中的回归参数β0、β1时，普遍采用的估计准则是最小二乘准则。（）
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古典线性回归模型的普通最小二乘估计量的特性有（ ）。
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对模型yi＝β0＋β1χ1i＋β2χ2i＋μi的最小二乘回归结果显示，R2为0.92，总离差平方和为500，则残差平方和RSS为（）。
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“似不相关回归”的方法是利用横截面模型残差的协方差进行广义最小二乘法估计，该法将自动修正横截面中出现的异方差和短期自相关
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要使高斯-马尔可夫定理成立，即普通最小二乘估计量是最佳线性无偏估计量，下列基本假设中，哪个假设是不需要的。（)
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如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量（)。
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含有内生解释变量的线性回归模型，其普通最小二乘法估计量都是有偏的
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1、如果随机误差项存在异方差，则回归模型参数的普通最小二乘估计量
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3、在一元线性回归中，下面那一项不是最小二乘估计的性质（） A．线性性 B．无偏性 C．独立性 D．最佳线性无偏性
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