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

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（）

AA

BB

CC

DD

参考解析

略

相关考题：

关于无偏估计值，下列说法正确的是（ ）。A.B.S2不是2的无偏估计值;C.以n为分母得到的样本方差S02是s2的无偏估计值D.S是的无偏估计值
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如果模型中存在序列自相关现象，则有如下后果（ ）A.参数估计值有偏B.参数估计值的方差不能正确确定C.变量的显著性检验失效D.预测精度降低E.参数估计值仍是无偏的
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在异方差的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是（ ）A.零均值假定成立B.序列无自相关假定成立C.无多重共线性假定成立D.解释变量与随机误差项不相关假定成立
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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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在序列自相关的情况下，参数估计值的方差不能正确估计的原因是（ ）
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当模型存在异方差性时，对参数估计量的影响包括（ ）。A.参数估计量非有效B.变量的显著性检验失去意义C.模型的预测失效D.参数估计量的方差被低估E.参数估计量的方差被高估
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回归模型在近似共线性下参数估计量的方差会增大，方差膨胀因子为1/1-r。（ ）
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回归模型中具有异方差性时，仍用OLS估计模型，则以下说法正确的是（ ）A.参数估计值是无偏非有效的B.参数估计量仍具有最小方差性C.常用F检验失效D.参数估计量是有偏的
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如果模型中存在异方差现象，则会引起如下后果（ ）A.参数估计值有偏B.参数估计值的方差不能正确确定C.变量的显著性检验失效D.预测精度降低E.参数估计值仍是无偏的
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如果模型中解释变量之间存在共线性，则会引起如下后果（ ）A.参数估计值确定B.参数估计值不确定C.参数估计值的方差趋于无限大D.参数的经济意义不正确E.DW统计量落在了不能判定的区域
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总体分布正态，总体方差已知，从总体中随即抽取容量为25的小样本。用样本平均数估计总体平均数的置信区间为（　　）A.{img src="/main/97/u/2011040805490056962}frac{sigma}{sqrt{n-1}}" align='absmiddle'/}B.{img src="/main/97/u/2011040805490056972}frac{sigma}{sqrt{n-1}}" align='absmiddle'/}C.{img src="/main/97/u/2011040805490056982}frac{sigma}{sqrt{n}}" align='absmiddle'/}D.{img src="/main/97/u/2011040805490056992}frac{sigma}{sqrt{n}}" align='absmiddle'/}
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总体分布正态，总体方差未知，从总体中随即抽取容量为25的小样本，此样本的标准差为S。用样本平均数估计总体平均数的置信区间为（　　）A.{img src="/main/97/u/2011040805485456772^sigma overline{x}}" align='absmiddle'/}B.{img src="/main/97/u/2011040805485456782^sigma overline{x}}" align='absmiddle'/}C.{img src="/main/97/u/2011040805485456792}frac{S}{sqrt{n-1}}" align='absmiddle'/}D.{img src="/main/97/u/2011040805485456802}frac{S}{sqrt{n-1}}" align='absmiddle'/}
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如果模型中解释变量之间存在共线性，则会引起如下后果（）A、 参数估计值确定B、 参数估计值不确定C、 参数估计值的方差趋于无限大D、 参数的经济意义不正确E、 DW统计量落在了不能判定的区域
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如果模型中存在序列自相关现象，则有如下后果（）A、参数估计值有偏B、参数估计值的方差不能正确确定C、变量的显著性检验失效D、预测精度降低E、参数估计值仍是无偏的
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当模型存在异方差性时，对参数估计量的影响包括（）。A、参数估计量非有效B、变量的显著性检验失去意义C、模型的预测失效D、参数估计量的方差被低估E、参数估计量的方差被高估
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如果模型中存在异方差现象，则会引起如下后果（）A、 参数估计值有偏B、 参数估计值的方差不能正确确定C、 变量的显著性检验失效D、 预测精度降低E、 参数估计值仍是无偏的
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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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异方差情况下将导致（）A、参数估计量是无偏的，但不是最小方差无偏估计B、参数显著性检验失效C、模型预测失效D、参数估计量是有偏的，且方差不是最小的E、模型预测有效
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估计量方差越大，说明（　）。A、用可能的样本估计值之间的差异越小B、用样本统计量估计总体参数的效率就越高C、抽样误差越大D、不能说明以上问题
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在异方差的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是（）A、零均值假定成立B、序列无自相关假定成立C、无多重共线性假定成立D、解释变量与随机误差项不相关假定成立
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自相关性的影响主要有（）。A、OLS参数估计值仍是无偏的B、OLS参数估计值不再具有最小方差性C、随机误差项的方差一般会低估D、模型的统计检验失效E、区间估计和预测区间的精度降低
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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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回归模型中具有异方差性时，仍用OLS估计模型，则以下说法正确的是（）A、 参数估计值是无偏非有效的B、 参数估计量仍具有最小方差性C、 常用F检验失效D、 参数估计量是有偏的
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总体参数真值与（）之间的差异称为误差。A、个体参数值B、样本估计值C、总体方差D、个体方差
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判断题在异方差的情况下，OLS估计量误差放大的原因是从属回归的2R变大。A对B错
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多选题异方差情况下将导致（）A参数估计量是无偏的，但不是最小方差无偏估计B参数显著性检验失效C模型预测失效D参数估计量是有偏的，且方差不是最小的E模型预测有效
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单选题总体参数真值与()之间的差异称为误差。A个体参数值B样本估计值C总体方差D个体方差
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