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
回归分析中估计回归参数的方法主要有（）。A.相关系数法B.方差分析法C.最小二乘估计法D.极大似然法E.矩估计法
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？
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。
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。（ ）
寻找实际值与拟合值的离差平方和为最小的回归直线是( )的基本思想。A.点估计B.区间估计C.最小二乘估计D.总体估计
加权最小二乘（WLS）估计量是（ ）估计量。A、无偏B、有偏C、有效D、无效
当回归直线对于所有数据点的偏差（）时，将估计参数的方法称为最小二乘估计法。A、最小B、最大C、最接近1D、最接近-1E、绝对值小于1
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
在电力系统状态估计中，最常用的方法是最小二乘估计法。
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？
回归分析中估计回归参数的方法主要有（）。A、相关系数法B、方差分析法C、最小二乘估计法D、极大似然法E、矩估计法
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
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。
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？
参数估计的类型有（）。A、无偏估计和有效估计B、点估计和区间估计C、矩估计和极大似然估计D、最小二乘估计和贝叶斯估计
单选题当回归直线对于所有数据点的偏差（）时，将估计参数的方法称为最小二乘估计法。A最小B最大C最接近1D最接近-1E绝对值小于1
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
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
问答题简述存在异方差时普通最小二乘估计存在的问题。