中国大学MOOC:当经典线性回归模型去掉残差服从正态分布的假设时，仍然可以使用最小二乘法来估计未知参数，但是这时检验某个参数是否等于0的统计量不再服从t分布。
错
举一反三
- 多元线性回归模型满足五个基本假设,其最小二乘估计量服从( ) A: 正态分布 B: t分布 C: χ2分布 D: F分布
- 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
- 中国大学MOOC: 在有限样本条件下，线性概率模型的残差分布服从正态分布。
- 满足基本假设条件下，一元线性回归模型的被解释变量及参数β0、β1的普通最小二乘估计量都服从正态分布。
- 一元线性回归模型的回归系数统计量,服从何种分布型态? A: 正态分布 B: 卡方分布 C: t分布 D: F分布
内容
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在误差项服从正态分布的假设下，线性回归的参数估计量服从什么分布？
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对于一元线性回归模型，提出的经典假定中随机项服从（） A: t分布 B: 正态分布 C: F分布 D: 二项分布
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多元线性回归模型的参数最小二乘估计量服从（ ）分步
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对一元线性回归下列说法错误的是：（ ）。 A: 若假设误差服从正态分布，参数的最小二乘估计和极大似然估计是不相同的 B: 参数的最小二乘估计都是相应变量y的线性函数 C: 参数的最小二乘估计都是无偏估计 D: 参数之间是相关的
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经典线性回归模型运用普通最小二乘法估计参数时，下列哪些假定是正确的