OLS估计量的无偏性是指()
A: OLS估计量的期望值等于待估参数
B: OLS估计量的值等于待估参数本身
C: 残差和为0
D: OLS估计量的方差最小
A: OLS估计量的期望值等于待估参数
B: OLS估计量的值等于待估参数本身
C: 残差和为0
D: OLS估计量的方差最小
举一反三
- 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
- 在任何情况下OLS估计量都是待估参数的最优线性无偏估计。
- 异方差性产生的后果主要包括： A: OLS估计量是有偏的。 B: OLS估计量仍是无偏的。 C: OLS估计量仍是有效的。 D: OLS估计量不再是有效的。 E: OLS估计量失去了最小方差性。 F: 模型的预测功能失效。 G: OLS估计假设检验仍然可靠。 H: OLS估计的假设检验不可靠。
- 异方差性产生的后果主要包括： A: OLS估计量是有偏的。 B: OLS估计量仍是无偏的。 C: OLS估计量仍是有效的。 D: OLS估计量不再是有效的。 E: 标准误的OLS估计量是有偏的。 F: 标准误的OLS估计量是无偏的。 G: OLS估计假设检验仍然可靠。 H: OLS估计的假设检验不可靠。
- 自相关性产生的后果主要包括： A: OLS估计量是有偏的。 B: OLS估计量仍是无偏的。 C: OLS估计量是有效的。 D: OLS估计量不再是有效的。 E: OLS估计假设检验仍然可靠。 F: OLS估计的假设检验不可靠。