如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量是（）A无偏的B有偏的C不确定D确定的
如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量是（）
A无偏的
B有偏的
C不确定
D确定的
参考解析
略
相关考题：
下列选项中判断正确的有（）。A.在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。B.多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善。C.虽然多重共线性下，很难精确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测。D.如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性。
对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法进行估计参数，会产生的不良后果有（ ）。A.完全共线性下参数估计量不存在B.参数估计量不具有有效性C.近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大D.参数估计量经济含义不合理E.变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义
下列判断正确的有（ ）A.在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量B.多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善C.虽然多重共线性下，很难精确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测D.如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性
若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。Ⅰ.回归参数估计量非有效Ⅱ.变量的显著性检验失效Ⅲ.模型的预测功能失效Ⅳ.解释变量之间不独立 A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅱ.Ⅲ.ⅣD、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。 Ⅰ 回归参数估计量非有效 Ⅱ 变量的显著性检验失效 Ⅲ 模型的预测功能失效 Ⅳ 解释变量之间不独立A.I、Ⅱ、ⅢB.I、Ⅱ、IIC.I、Ⅲ、ⅣD.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法估计参数，会产生的不良后果有（）。A、完全共线性下参数估计量不存在B、参数估计量不具有有效性C、近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大D、参数估计量的经济意义不合理E、变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义
单选题若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。Ⅰ．回归参数估计量非有效Ⅱ．变量的显著性检验失效Ⅲ．模型的预测功能失效Ⅳ．解释变量之间不独立AⅠ、Ⅱ、ⅢBⅠ、Ⅱ、ⅣCⅠ、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ
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