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？

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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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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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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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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为什么说最小二乘估计量是最有的线性无偏估计？多远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的条件是什么？
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不是广义线性模型的参数估计方法的有A．极大似然估计B．迭代加权最小二乘估计C．fisher-score迭代法D．最小二乘估计
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logistic回归模型的参数估计为加权最小二乘估计
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最小二乘估计已经使拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题？
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1、不是广义线性模型的参数估计方法的有A．极大似然估计B．迭代加权最小二乘估计C．fisher-score迭代法D．最小二乘估计
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