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。
错误
举一反三
- 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
- 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
- 当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备
- 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（ ）
- 古典线性回归模型的随机扰动项若存在异方差,则哪个不正确( ) A: OLS估计量仍然是线性的 B: OLS估计量仍然是无偏的 C: OLS估计量仍然是有效的 D: OLS估计量的方差是有偏的
内容
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如果线性回归模型中存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量( ) A: 不确定,方差无限大 B: 确定,方差无限大 C: 不确定,方差最小 D: 确定,方差最小
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异方差模型中参数估计量仍然是线性无偏的，但不是有效的，方差不再具有最小方差性。
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当线性回归模型存在异方差时,使用普通最小二乘法得到的估计量是( ) A: 有偏估计量 B: 有效估计量 C: 无偏估计量 D: 渐近有效估计量
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对线性回归模型进行最小二乘估计,最小二乘准则是____________________。
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如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量是