误差项的异方差会影响OLS估计量的
A: 线性性
B: 无偏性
C: 一致性
D: 最优性
A: 线性性
B: 无偏性
C: 一致性
D: 最优性
D
举一反三
- 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。
- 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
- (单选)如果存在异方差,通常使用的t检验和F检验是无效的。()对异方差性不会改变最小二乘估计量的( ) A: 无偏性、一致性 B: 有偏性、非一致性 C: 无偏性、非一致性 D: 有偏性、一致性
- OLS估计量具有的三个性质线性、无偏性与有效性的估计量成为——估计量
- 优良估计量的标准是（） A: 无偏性、充分性和一致性 B: 无偏性、一致性和有效性 C: 无误差性、一致性和有效性 D: 无误差性、无偏性和有效性
内容
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下列哪种情况不是异方差造成的结果（ ）？ A: 通常的t检验不再服从t分布 B: OLS估计量不再具有最佳线性无偏性 C: OLS估计量是有偏的 D: OLS估计量是无偏的
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下列哪种情况是异方差性造成的结果?(1)OLS估计量是有偏的(2)通常的t检验不再服从t分布。(3)OLS估计量不再具有最佳线性无偏性。
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模型出现异方差性带来的影响有() A: OLS估计不再是无偏估计 B: OLS估计不再是有效估计 C: t检验可靠性降低 D: 增大模型的预测误差
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古典线性回归模型的普通最小二乘估计量的特性有 A: 无偏性 B: 线性性 C: 最小方差性 D: 有偏性 E: 一致性
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存在自相关的模型，OLS估计量具有（ ）。 A: 无偏性 B: 有效性 C: 一致性 D: 线性