存在异方差情况下,线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量是有偏的和非有效的。

存在异方差情况下,线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量是有偏的和非有效的。


相关考题:

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

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。( )

如果回归模型违背了同方差假定,最小二乘估计量是有偏无效的。( )

在用普通最小二乘法估计回归模型时,存在异方差问题将导致( )。Ⅰ.参数估计量非有效Ⅱ.变量的显著性检验无意义Ⅲ.模型的预测失效Ⅳ.参数估计量有偏 A、Ⅰ.Ⅱ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅰ.Ⅲ.ⅣD、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

存在异方差情况下,普通最小二乘估计量依然是无偏和有效的。A对B错

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

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()。A、无偏且有效B、无偏但非有效C、有偏但有效D、有偏且非有效

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

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

自相关情况下将导致()A、参数估计量不再是最小方差线性无偏估计量B、均方差MSE可能严重低估误差项的方差C、常用的F检验和t检验失效D、参数估计量是无偏的E、利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误差

当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时,直接用普通最小二乘法估计参数,则参数估计量为()A、有偏估计量B、有效估计量C、无效估计量D、渐近有效估计量

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

模型中引入一个无关的解释变量()A、对模型参数估计量的性质不产生任何影响B、导致普通最小二乘估计量有偏C、导致普通最小二乘估计量精度下降D、导致普通最小二乘估计量有偏,同时精度下降

如果回归模型违背了同方差假定,最小二乘估计量是()A、无偏的,非有效的B、有偏的,非有效的C、无偏的,有效的D、有偏的,有效的

存在异方差情况下,普通最小二乘估计量依然是无偏和有效的。

多选题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

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

单选题在用普通最小二乘法估计回归模型时,存在异方差问题将导致()。 Ⅰ 参数估计量非有效 Ⅱ 变量的显著性检验无意义 Ⅲ 模型的预测失效 Ⅳ 参数估计量有偏AI、Ⅱ、ⅢBI、Ⅱ、ⅣCI、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ

单选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()。A无偏且有效B无偏但非有效C有偏但有效D有偏且非有效

单选题当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时,直接用普通最小二乘法估计参数,则参数估计量为()A有偏估计量B有效估计量C无效估计量D渐近有效估计量

单选题在用普通最小二乘法估计回归模型时,存在异方差问题将导致(  )。Ⅰ.参数估计量非有效Ⅱ.变量的显著性检验无意义Ⅲ.模型的预测失效Ⅳ.参数估计量有偏AⅠ、Ⅱ、ⅢBⅠ、Ⅱ、ⅣCⅠ、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ

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