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

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

参考解析

解析：在经典线性回归的假定下，普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性和最小方差性等优良性质，是最佳线性无偏估计量。

相关考题：

估计线性回归方程中的回归参数β0β1时，普遍采用的估计准则是最小二乘准则。A．正确B．错误
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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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假设线性回归模型满足全部基本假设，则其参数的估计量具备（）。A.可靠性B.合理性C.线性D.无偏性E.有效性
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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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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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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。（ ）
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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
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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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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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含有随机解释变量的线性回归模型，其普通最小二乘法估计量都是有偏的。
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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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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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当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时，直接用普通最小二乘法估计参数，则参数估计量为（）A、有偏估计量B、有效估计量C、无效估计量D、渐近有效估计量
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假设线性回归模型满足全部基本假设，则其参数的估计量具备（）。A、可靠性B、合理性C、线性D、无偏性E、有效性
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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。
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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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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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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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什么是多元线性回归预测？其模型的基本假设是什么？
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问答题什么是多元线性回归预测？其模型的基本假设是什么？
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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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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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