在给定费用下使估计量的方差达到最小，或者对于给定的估计量方差使得总费用达到最小的样本量分配为（）。A、常数分配B、比例分配C、最优分配D、梯次分配

在给定费用下使估计量的方差达到最小，或者对于给定的估计量方差使得总费用达到最小的样本量分配为（）。

  • A、常数分配
  • B、比例分配
  • C、最优分配
  • D、梯次分配

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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
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有效估计量是指()A.在所有线性无偏估计量中方差最大;B.在所有线性无偏估计量中变异系数最小;C.在所有线性无偏估计量中方差最小;D.在所有线性无偏估计量变异系数最大。
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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。（ ）
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样本方差是总体方差的无偏估计量。（ ）
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在估计总体参数时，一个无偏估计量的方差是最小的。
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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。（ ）
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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
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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
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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
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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
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有效估计量是指（）A、在所有线性无偏估计量中方差最大B、在所有线性无偏估计量中变异系数最小C、在所有线性无偏估计量中方差最小D、在所有线性无偏估计量变异系数最大
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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。
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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。
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当存在异方差时，使用普通最小二乘法得到的估计量是（）A、有偏估计量B、有效估计量C、无偏估计量D、渐近有效估计量
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所谓最优分配是指给定估计量方差的条件下，使总费用最小。
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A、B是两个无偏估计量，如果A估计量的方差小于B估计量的方差，则称（）。A、A是充分估计量B、A比B有效C、B比A有效D、AB一样有效
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在任何条件下，估计量的方差都与估计量的均方差相等，因此一般所讲的估计误差也就是指估计量的方差。
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估计量的有效性是指优良估计量的方差与其它估计量的方差相比（）A、优良估计量的方差最小B、优良估计量的方差最大C、两者相等D、两者大小不能判断
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一个一致最小方差无偏估计量肯定是一个有效估计量。（）
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单选题当存在异方差时，使用普通最小二乘法得到的估计量是（）A有偏估计量B有效估计量C无偏估计量D渐近有效估计量
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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
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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
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多选题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
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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
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判断题所谓最优分配是指给定估计量方差的条件下，使总费用最小。A对B错
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单选题在给定费用下使估计量的方差达到最小，或者对于给定的估计量方差使得总费用达到最小的样本量分配为（）。A常数分配B比例分配C最优分配D梯次分配
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判断题在任何条件下，估计量的方差都与估计量的均方差相等，因此一般所讲的估计误差也就是指估计量的方差。A对B错
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