对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有（）。A.无偏性B.有效性C.一致性D.确定性E.线性特性
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。
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
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
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。（ ）
如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。A.线性性B.无偏性C.有效性D.一致性E.渐进有效性
对于一元线性回归模型，最小二乘方法是被解释变量的估计值与观测值的差值平方和达到最小时所求得的值作为参数的估计量。（ ）
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
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。
如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量（）。A、无偏且有效B、无偏但非有效C、有偏但有效D、有偏且非有效
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
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
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
如果股指期货回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（）A、不确定，方差无限大B、确定，方差无限大C、不确定，方差最小D、确定，方差最小
存在多重共线情况下，多元线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量不再是最佳线性无偏估计。
如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（）A、不确定，方差无限大B、确定，方差无限大C、不确定，方差最小D、确定，方差最小
当模型存在异方差现象时，模型利用加权最小二乘法估计回归参数，则参数估计量具备（）。A、线性B、无偏性C、有效性D、一致性E、精确性
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
对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有（）。A、无偏性B、有效性C、一致性D、确定性E、线性特性
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。
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。
在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有（）的统计性质。A、有偏特性B、非线性特性C、最小方差特性D、非一致性特性
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？
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。
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
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