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:

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。

如果回归模型中解释变量之间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

在给定经典线性回归的假定下,最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。( )

如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关,则普通最小二乘估计量不是无偏估计量,也不再具有最小方差的性质。

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。( )

回归模型y=Xβ+μ存在近似共线性,如果使用普通最小二乘法估计其中的参数,那么参数估计量的方差会( )。A.变大B.变小C.不变D.不能确定

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

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

如果股指期货回归模型中解释变量之间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

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。

如果回归模型中解释变量之间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

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

满足基本假设条件下,一元线性回归模型的被解释变量及参数β0、β1的普通最小二乘估计量都服从正态分布。

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

判断题如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关,则普通最小二乘估计量不是无偏估计量,也不再具有最小方差的性质。A对B错

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

判断题在给定经典线性回归的假定下,最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。( )A对B错

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