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

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

参考解析

略

相关考题：

如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量是（）A.无偏的，非有效的B.有偏的，非有效的C.无偏的，有效的D.有偏的，有效的
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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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异方差性将导致（ ）。A.普通最小二乘法估计量有偏和非一致B.普通最小二乘法估计量非有效C.普通最小二乘法估计量的方差的估计量有偏D.建立在普通最小二乘法估计基础上的假设检验失效E.建立在普通最小二乘法估计基础上的预测区间变宽
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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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在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致（ ）。Ⅰ.参数估计量非有效Ⅱ.变量的显著性检验无意义Ⅲ.模型的预测失效Ⅳ.参数估计量有偏 A、Ⅰ.Ⅱ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅰ.Ⅲ.ⅣD、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
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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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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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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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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
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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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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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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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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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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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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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如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量是（）A、无偏的，非有效的B、有偏的，非有效的C、无偏的，有效的D、有偏的，有效的
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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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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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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违背了同方差假定，最小二乘估计量是有偏无效的。A对B错
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单选题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
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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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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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