线性回归模型中为了保证参数估计的正确性，需要假定误差项具有同方差性。
对
举一反三
- 若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用
- 总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足,则称线性回归模型存在异方差性。()
- 下列关于回归模型的描述中，（ ）不是经典线性回归模型的假定。 A: 回归模型是变量线性的 B: 回归模型是参数线性的 C: 回归模型设定正确 D: 误差项μi～N(0, σ2)
- 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
- 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。
内容
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当随机扰动项存在异方差性时，可用下列哪种方法估计回归模型中的参数？
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成教云: 若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（ ） A.普通最小二乘法
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经典线性回归模型假定，误差项的方差为（ ）。 A: 0 B: 1 C: 2 D: 常数
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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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中国大学MOOC: 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。