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

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

参考解析

解析：加权最小二乘估计量，是无偏、有效的估计量。

相关考题：

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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当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备（）。A.线性B.无偏性C.有效性D.一致性E.精确性
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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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如果模型包含的随机解释变量与随机项不独立但也不线性相关,则普通最小二乘估计量和工具变量估计都是:()。 A、无偏估计量B、有效估计量C、一致估计量D、最佳线性无编估计量
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在如下耐用品存量调整模型中耐用品的存量yt由前一个时期的存量yt－1和当期收入xt共同决定。假定模型的随机误差项不存在序列相关性,是独立同分布的高斯白噪声过程。下列说法正确的是()。 A、普通最小二乘估计量是无偏的B、普通最小二乘估计量是一致的C、普通最小二乘估计量是有偏的
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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。
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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
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加权最小二乘(W1s)估计量是( )估计量。A.无偏B.有偏C.有效D.无效
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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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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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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
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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
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当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备（）。A、线性B、无偏性C、有效性D、一致性E、精确性
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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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如果模型包含随机解释变量，且与随机干扰项异期相关，则普通最小二乘估计量是（）。A、无偏估计量B、有效估计量C、一致估计量D、最佳线性无偏估计量
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如果模型包含随机解释变量，且与随机误差项在大样本下渐近无关，则普通最小二乘估计量是（）。A、无偏估计量B、有效估计量C、一致估计量D、最佳线性无偏估计量
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当模型中出现随机解释变量时，最小二乘估计量具有什么特征？
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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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当存在异方差时，使用普通最小二乘法得到的估计量是（）A、有偏估计量B、有效估计量C、无偏估计量D、渐近有效估计量
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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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回归系数的最小二乘估计是最优线形无偏估计量
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单选题当存在异方差时，使用普通最小二乘法得到的估计量是（）A有偏估计量B有效估计量C无偏估计量D渐近有效估计量
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多选题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
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判断题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。A对B错
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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
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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
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