当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备:()。 A、线性特性B、无偏性C、有效性D、一致性
对于经典线性回归模型，回归系数的普通最小二乘估计量具有的优良特性有()A.无偏性B.线性性C.有效性D.确定性E.误差最小性
假设线性回归模型满足全部基本假设,最小二乘回归得到的参数估计量具备()。 A.可靠性B.一致性C.线性D.无偏性
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
对于一元线性回归模型，在经典线性回归的假定下，参数的最小二乘估计量是最小方差无偏估计。（ ）
当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（ ）A.线性B.无偏性C.有效性D.一致性
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
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
假设线性回归模型满足全部基本假设，则其参数的估计量具备（ ）。A.可靠性B.合理性C.线性D.无偏性E.有效性
多元线性回归模型满足基本假设的情况时，其参数的普通最小二乘估计是（ ）。A.非线性有偏估计B.非线性无偏估计C.线性有偏估计D.线性无偏估计
对总体参数进行点估计时，一个好的估计量具备的特性有A.无偏性B.有效性C.一致性D.充分性
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。
含有随机解释变量的线性回归模型，其普通最小二乘法估计量都是有偏的。
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
对于经典线性回归模型，回归系数的普通最小二乘估计量具有的优良特性有（）A、无偏性B、线性性C、有效性D、确定性E、误差最小性
假设线性回归模型满足全部基本假设，则其参数的估计量具备（）。A、可靠性B、合理性C、线性D、无偏性E、有效性
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
存在多重共线情况下，多元线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量不再是最佳线性无偏估计。
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
当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（）A、线性B、无偏性C、有效性D、一致性
假设线性回归模型满足全部基本假设，则其最小二乘回归得到的参数估计量具备（）。A、可靠性B、一致性C、线性D、无偏性E、有效性
模型结构参数的最大似然估计量具有线性性、无偏性、有效性，随机干扰项方差的最大似然估计量是有偏的。
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
多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。
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
多选题对于经典线性回归模型，回归系数的普通最小二乘估计量具有的优良特性有（）A无偏性B线性性C有效性D确定性E误差最小性