1、在存在异方差的情况下，以下表述不正确的是：A．OLS估计量依然是无偏、一致且渐近正态的B．OLS估计量的方差是有偏估计C．高斯-马尔可夫定理不再成立D．OLS仍然是最优线性无偏估计量

1、在存在异方差的情况下，以下表述不正确的是：

A．OLS估计量依然是无偏、一致且渐近正态的

B．OLS估计量的方差是有偏估计

C．高斯-马尔可夫定理不再成立

D．OLS仍然是最优线性无偏估计量

参考答案和解析
参数估计量非有效;回归方程应用效果不理想;参数估计是无偏的

相关考题：

在异方差性情况下，常用的估计方法是（）A.一阶差分法B.广义差分法C.工具变量法D.加权最小二乘法
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若回归模型随机误差项的方差为常数的假定不成立，则称模型存在为异方差现象。（ ）
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下列说法正确的是（ ）A.异方差是样本现象B.异方差的变化与解释变量的变化有关C.异方差是总体现象D.时间序列更易产生异方差
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在检验异方差的方法中，不正确的是（ ）A.Goldfeld-Quandt方法B.ARCH检验法C.White检验法D.DW检验法
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下列说法正确的有（ ）。A.当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性B.当异方差出现时，常用的t和F检验失效C.异方差情况下，通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差D.如果OLS回归的残差表现出系统性，则说明数据中不存在异方差性E.如果回归模型中遗漏一个重要变量，则OLS残差必定表现出明显的趋势
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在异方差的情况下，参数估计值的方差不能正确估计的原因是（ ）
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下列说法不正确的是（ ）A.异方差是一种随机误差现象B.异方差产生的原因有设定误差C.检验异方差的方法有F检验法D.修正异方差的方法有加权最小二乘法
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存在异方差情况下，普通最小二乘估计量依然是无偏和有效的。A对B错
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在异方差的情况下，参数估计值的方差不能正确估计的原因是（）AABBCCDD
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简述存在异方差时普通最小二乘估计存在的问题。
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下列选项中说法正确的有（）。A、当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性B、当异方差出现时，常用的t和F检验失效C、异方差情况下，通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差D、如果OLS回归的残差表现出系统性，则说明数据中不存在异方差性E、如果回归模型中遗漏一个重要变量，则OLS残差必定表现出明显的趋势
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在异方差的情况下，OLS估计量误差放大的原因是从属回归的2R变大。
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在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1，则表明 模型中存在（）A、异方差B、自相关C、多重共线性D、设定误差
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什么是异方差？如何处理异方差问题？
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如果OLS法估计的残差呈现系统模式，则意味着存在着异方差。
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下列关于异方差性、自相关性和多重共线性的说法，正确的有（）。A、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，都会导致参数显著性检验失去意义B、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，利用普通最小二乘法的估计量都存在C、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，仍然可以进行模型预测D、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，如果参数估计量存在，那么都具有有效性E、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，都可以通过一定的方法进行补救
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存在异方差时，普通最小二乘法通常会高估参数估计量的方差。
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在异方差性情况下，常用的估计方法是（）A、一阶差分法B、普通最小二乘法C、工具变量法D、广义差分法
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在检验异方差的方法中，不正确的是（）A、 Goldfeld-Quandt方法B、 ARCH检验法C、 White检验法D、 DW检验法
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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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如果存在异方差，通常使用的t检验和F检验无效。
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在存在异方差情况下，常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。
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存在异方差情况下，普通最小二乘估计量依然是无偏和有效的。
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在估算异花授粉植物广义遗传率时，可以用来估计性状环境方差的是（）。A、亲本的表现方差B、F1的表现方差C、F2的表现方差D、回交世代的表现方差
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判断题在存在异方差情况下，常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。A对B错
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问答题什么是异方差？如何处理异方差问题？
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问答题简述存在异方差时普通最小二乘估计存在的问题。
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判断题若回归模型随机误差项的方差为常数的假定不成立，则称模型存在为异方差现象。( )A对B错
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