高斯—马尔可夫定理是在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。
举一反三
- 为什么说最小二乘估计量是最优线性无偏估计量？对于多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计量的条件是什么？
- 可行的加权最小二乘估计量是最佳线性无偏估计量
- 可行的加权最小二乘估计量是最佳线性无偏估计量
- 高斯马尔可夫定理中OLS估计量的有效性是指（） A: OLS估计量的值等于待估参数本身 B: OLS估计量在所有线性无偏估计量中具有最小方差 C: 残差和为0 D: OLS估计量的期望值等于待估参数
- 最佳线性无偏估计量是 A: 具有线性、无偏和最小方差性质的估计量 B: 具有线性、有偏和最小方差性质的估计量 C: 具有线性、有偏和最小误差性质的估计量 D: 具有线性、无偏和最小误差性质的估计量