回归模型中随机误差存在异方差性，参数的普通最小二乘估计量是
无偏的，但方差不是最小的
举一反三
- 中国大学MOOC: 如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量（ ）
- 如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量是()。 A: 线性性 B: 无偏性 C: 有效性 D: 一致性 E: 渐进有效性
- 回归模型中随机误差存在异方差性,参数的普通最小二乘估计量是( )。 A: 无偏的,但方差不是最小的 B: 有偏的,且方差不少最小 C: 无偏的,且方差最小 D: 有偏的,但方差仍最小
- 线性回归模型存在异方差时,最小二乘估计量仍然是有效的。
- 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
内容
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模型结构参数的普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性、有效性，随机干扰项方差的普通最小二乘估计量也是无偏的。
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若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用
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成教云: 若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（ ） A.普通最小二乘法
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(4)异方差性的影响主要有()。A.普通最小二乘估计量是有偏的B.普通最小二乘估计量是无偏的C.普通最小二乘估计量不再具有最小方差性D.建立在普通最小二乘估计基础上的假设检验失效E.建立在普通最小二乘估计基础上的预测区间变宽 A: B: C: D: E: E
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6.回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的OLS估计量()