试证明最小二乘估计量[tex=1.0x1.571]4Axz3DiPgazlp97kY3yYxXRxlimBCYbw9ODGVVjUVVs=[/tex] 是标准一元线性回归模型中总体回归系数 [tex=0.929x1.214]As/7VtSYJqzU7QW6LmBK1A==[/tex] 的最优线性无 偏估计量。
举一反三
- 试通过一元模型证明对于工具变量法的斜率的估计量[tex=1.0x1.571]8yJutykkm8BZ+Q1c3b6a/Q==[/tex]是[tex=0.929x1.214]GvXeuKkwcJiG+Y5N3iM5MQ==[/tex]的一致估计。
- 在一元线性回归模型中，试证：未知参数[tex=0.571x1.286]mRKL/orzOudCEARA8qn3Kw==[/tex]，[tex=0.5x1.286]PGyKeLDo0qv9T0n29ldi6w==[/tex]的最小二乘估计恰是极大似然估计。
- 什么是估计的一致性? 试通过一元模型证明对于工具变量法的斜 率的估计量[tex=1.0x1.571]NOUcK29yqXDuVmDmqhVKDF93rB/IHvHqeRn1ak7Nlu8=[/tex] 是 [tex=0.929x1.214]3GPaN3IuVXVR7YWpWML8Wg==[/tex]的一致估计。
- 2. 一元线性回归模型中回归系数[tex=0.429x1.0]Q2fWySASH/4Xf2eu85OwAQ==[/tex]的最小二乘估计为[tex=1.214x1.286]odr/M8upY5ifBNarArr7BA==[/tex][u] [/u], 其中[tex=2.214x1.286]oNpLIeyI3RHey1SNU8+tQw==[/tex][u] [/u],[tex=2.286x1.214]6kKZxeMD0g60i/TK2kypbw==[/tex][u] [/u]回归常数[tex=0.571x0.786]HXNXn3AXpwdIpZt8+6oCEw==[/tex]的最小二乘估计为[tex=1.357x0.786]Wm16dHUEvBL/60+Zs4fbzw==[/tex][u] [/u].
- 一元线性回归分析中模型参数的最小二乘估计 [tex=0.571x1.286]uJrD+eYRSov6ieeYdFCkkw==[/tex] 和 [tex=0.5x1.286]2OA5fy99lpgGXgCkxrW66w==[/tex] 具有哪些统计特性？