使用二阶段最小二乘法估计参数，结构式参数估计量的性质为（）
A: 无偏、一致
B: 有偏、一致
C: 无偏、非一致
D: 有偏、非一致
A: 无偏、一致
B: 有偏、一致
C: 无偏、非一致
D: 有偏、非一致
D
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举一反三
- 假设回归模型Yi=β0+β1Xi+μi，其中Xi为随机变量，Xi与μi相关，则β的普通最小二乘估计量（）。 A: 无偏且一致 B: 无偏但不一致 C: 有偏但一致 D: 有偏且不一致
- 假设回归模型为[img=137x27]18031ad7508132a.png[/img]，其中Xi为随机变量，Xi与Ui相关则[img=11x23]18031ad758ca410.png[/img]的普通最小二乘估计量( ) A: 无偏且一致 B: 无偏但不一致 C: 有偏但一致 D: 有偏但不一致
- 设为θ的无偏估计，且,则必为θ2的（）。 A: 无偏估计 B: 有偏估计 C: 一致估计 D: 有效估计
- 参数估计可以分为( )。 A: 点估计 B: 一致估计 C: 区间估计 D: 无偏估计
- 在无偏估计类中,基于充分完备统计量的无偏估计一定是最小方差无偏估计。()
内容
- 0
参数估计分为（）。 A: 点估计和区间估计 B: 区间估计和无偏估计 C: 点估计和无偏估计 D: 区间估计和一致估计
- 1
由样本统计量来估计总体参数的方法包括（）。 A: 点估计和区间估计 B: 区间估计和无偏估计 C: 点估计和无偏估计 D: 区间估计和一致估计
- 2
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
- 3
如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的OLS估计是()。 A: 无偏、有效估计量 B: 无偏、非有效估计量 C: 有偏、有效估计量 D: 有偏、非有效估计量
- 4
多元线性回归模型满足基本假设的情况时，其参数的普通最小二乘估计是 （ ）。 A: 非线性有偏估计 B: 非线性无偏估计 C: 线性有偏估计 D: 线性无偏估计