问答题为什么在对参数进行最小二乘估计时，要对模型提出一些基本的假定？

问答题
为什么在对参数进行最小二乘估计时，要对模型提出一些基本的假定？

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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
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为什么在对参数进行最小二乘估计之前，要对模型提出古典假定？
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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。
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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
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利用最小二乘法求解回归模型参数的基本要求是（?）。
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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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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
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采用最小二乘原理进行多元参数估计时，当出现可决系数R2较大，模型参数的联合检验(F检验)显著性明显，但单个参数的t检验可能不显著，可以认为模型存在异方差问题。（ ）
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为什么在对参数作最小二乘估计之前，要对模型提出古典假设？
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用最小二乘法对分布滞后模型进行参数估计时存在什么困难？
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使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时，若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定，则估计量是一致估计量的模型是（）A、Koyck变换模型B、部分调整模型C、自适应预期模型D、自适应预期和部分调整混合模型
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根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题？
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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
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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
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在对参数进行最小二乘估计之前，没有必要对模型提出古典假定。
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对于恰好识别方程，在简化式方程满足线性模型的基本假定的条件下，间接最小二乘估计量具备（）。A、精确性B、无偏性C、真实性D、一致性
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对于固定影响的变截距面板数据模型，以下阐述正确的有（）。A、模型满足古典假定，可以采用OLS法对模型进行估计B、模型满足古典假定，可以采用最小二乘虚拟变量法（LSDV）对模型进行估计C、随机误差项不满足基本假设，可以采用广义最小二乘法（GLS）对模型进行估计D、随机误差项与解释变量相关，可以采用二阶段最小二乘方法（TSLS）对模型进行估计E、以上阐述都正确
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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。
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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。
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为什么说最小二乘估计量是最优线性无偏估计量？对于多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计量的条件是什么？
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为什么在对参数进行最小二乘估计时，要对模型提出一些基本的假定？
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问答题用最小二乘法对分布滞后模型进行参数估计时存在什么困难？
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判断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。A对B错
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问答题为什么在对参数进行最小二乘估计之前，要对模型提出古典假定？
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单选题使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时，若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定，则估计量是一致估计量的模型是（）AKoyck变换模型B部分调整模型C自适应预期模型D自适应预期和部分调整混合模型
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