在异方差条件下普通最小二乘法具有如下性质()A、线性B、无偏性C、最小方差性D、精确性E、有效性

在异方差条件下普通最小二乘法具有如下性质()

  • A、线性
  • B、无偏性
  • C、最小方差性
  • D、精确性
  • E、有效性

相关考题:

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

异方差性将导致( )。A.普通最小二乘法估计量有偏和非一致B.普通最小二乘法估计量非有效C.普通最小二乘法估计量的方差的估计量有偏D.建立在普通最小二乘法估计基础上的假设检验失效E.建立在普通最小二乘法估计基础上的预测区间变宽

当模型存在异方差现象进,加权最小二乘估计量具备( )。A.线性B.无偏性C.有效性D.一致性E.精确性

对于经典线性回归模型,各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有( )。A.无偏性B.有效性C.一致性D.确定性E.线性特性

在异方差条件下普通最小二乘法具有如下性质( )A.线性B.无偏性C.最小方差性D.精确性E.有效性

如果模型存在异方差性,最常用的参数估计方法是( )。A.加权最小二乘法B.广义差分法C.普通最小二乘法D.工具变量法

最小二乘估计量的统计性质有( )A.无偏性B.线性性C.最小方差性D.不一致性E.有偏性

下列哪些方法可克服异方差性()。A、差分法B、加权最小二乘法C、工具变量法D、广义最小二乘法

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。

异方差性的后果包括()。A、参数估计量不再满足无偏性B、变量的显著性检验失去意义C、模型的预测失效D、普通最小二乘法参数估计量方差较大

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

当模型存在异方差时,加权最小二乘估计量具有()A、线性性B、无偏性C、有效性D、一致性E、不是最小方差无偏估计量

存在异方差条件下普通最小二乘法具有如下性质()A、线性性B、无偏性C、最小方差性D、有偏性E、无效性

异方差情况下将导致()A、参数估计量是无偏的,但不是最小方差无偏估计B、参数显著性检验失效C、模型预测失效D、参数估计量是有偏的,且方差不是最小的E、模型预测有效

异方差性的解决方法主要有()。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、广义最小二乘法E、模型变换法

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B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法

最小二乘估计量的统计性质有()A、 无偏性B、 线性性C、 最小方差性D、 不一致性E、 有偏性

当模型存在异方差现象进,加权最小二乘估计量具备()。A、线性B、无偏性C、有效性D、一致性E、精确性

试比较说明模型存在异方差时,普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系。

下列关于异方差性、自相关性和多重共线性的说法,正确的有()。A、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时,都会导致参数显著性检验失去意义B、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时,利用普通最小二乘法的估计量都存在C、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时,仍然可以进行模型预测D、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时,如果参数估计量存在,那么都具有有效性E、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时,都可以通过一定的方法进行补救

存在异方差时,普通最小二乘法通常会高估参数估计量的方差。

当模型存在异方差现象时,模型利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B、无偏性C、有效性D、一致性E、精确性

对于经典线性回归模型,各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有()。A、无偏性B、有效性C、一致性D、确定性E、线性特性

在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数,则参数估计量具有()的统计性质。A、有偏特性B、非线性特性C、最小方差特性D、非一致性特性

多选题当模型存在异方差时,加权最小二乘估计量具有()A线性性B无偏性C有效性D一致性E不是最小方差无偏估计量

多选题存在异方差条件下普通最小二乘法具有如下性质()A线性性B无偏性C最小方差性D有偏性E无效性

问答题简述用加权最小二乘法消除线性回归中异方差性的思想与方法。