在古典假设成立的条件下用0LS方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有 的统计性质
举一反三
- 线性回归模型估计参数有2种方法:极大似然估计法和最小二乘估计法,两种方法得到的结果一样吗?( ) A: 两种方法得到的参数估计量一样 B: 两种方法得到的参数估计量不一样
- 在古典假定成立的条件下用普通最小二乘估计,得到的参数估计量具有()的统计性质 A: 有偏特性 B: 最小方差特性 C: 非线性特征 D: 非一致性特性
- 当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时，直接用普通最小二乘法估计参数，则参数估计量为（） A: 有偏估计量 B: 有效估计量 C: 无效估计量 D: 渐近有效估计量
- 用普通最小二乘法估计模型的参数，要使参数估计量具备最佳线性无偏估计性质，则要求：（）。 A: A B: B C: C D: D E: E
- 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