问答题回归系数的普通最小二乘估计具有哪些统计性质？要想获得理想的系数估计以及较好的预测效果，对观测样本有何要求？

问答题
回归系数的普通最小二乘估计具有哪些统计性质？要想获得理想的系数估计以及较好的预测效果，对观测样本有何要求？

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回归系数的最小二乘估计使其平方和最小的是各点到Y均数直线的垂直距离。() 此题为判断题(对，错)。
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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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高斯—马尔可夫定理证明在总体参数的各种无偏估计中，普通最小二乘估计量具有（）的特性，并由此才使最小二乘法在数理统计学和计量经济学中获得了最广泛的应用。
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普通最小二乘法得到的参数估计量具有（）、（）、（）统计性质。
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在求解上述回归系数过程中，利用了最小二乘估计准则，这种估计的实质是使( )。A．B．C．D．
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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
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在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是使得（ ）的离差平方和最小。A.自变量观测值与均值之间B.因变量估计值与均值之间C.自变量观测值与估计值之间D.因变量观测值与估计值之间
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在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是()。A:使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小B:使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小C:使得观测值与估计值之间的乘积最小D:使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小
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在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（ ）。
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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。
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普通最小二乘估计的直线具有以下特性（ ）。
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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。
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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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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
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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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用最小二乘法估计的总体回归系数估计值是一个随机变量
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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。
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回归系数的最小二乘估计是最优线形无偏估计量
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问答题最小二乘估计法有哪些统计性质？
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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
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单选题在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（　　）。[2014年真题]A使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小B使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小C使得观测值与估计值之间的乘积最小D使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小
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判断题回归系数的最小二乘估计是最优线形无偏估计量A对B错
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填空题普通最小二乘法得到的参数估计量具有（）、（）、（）统计性质。
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判断题用最小二乘法估计的总体回归系数估计值是一个随机变量A对B错
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填空题高斯—马尔可夫定理证明在总体参数的各种无偏估计中，普通最小二乘估计量具有（）的特性，并由此才使最小二乘法在数理统计学和计量经济学中获得了最广泛的应用。
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判断题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。A对B错
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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
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