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当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备()
选项:
A:线性
B:无偏性
C:有效性
D:一致性
发布时间:
2024-06-22 09:31:20
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1.
当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备()A、线性B、无偏性C、有效性D、一致性
2.
当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备( )选项: A:线性性; B:无偏性; C:有效性; D:一致性
3.
当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备( D ) 选项: A:线性 B:无偏性 C:有效性 D:一致性
4.
当存在序列相关时,OLS估计量是有偏的并且也是无效的。 答案:无偏性一致性线性
5.
假设线性回归模型满足全部基本假设,则其最小二乘回归得到的参数估计量具备()。A.可靠性B.一致性C.线性D.无偏性E.有效性
6.
假设线性回归模型满足全部基本假设,最小二乘回归得到的参数估计量具备()。A.可靠性B.一致性C.线性D.无偏性
7.
如果回归模型中的随机误差项存在异方差,则模型参数的OLS估计是()。 A.无偏、有效估计量B.无偏、非有效估计量C.有偏、有效估计量D.有偏、非有效估计量
8.
假设线性回归模型满足全部基本假设,最小二乘回归得到的参数估计量具备()。 选项:A.可靠性 B.一致性 C.线性 D.无偏性
9.
假设线性回归模型满足全部基本假设,则其最小二乘回归得到的参数估计量具备()A.线性性B.无偏性C.有效性D.有偏性E.最小方差性
10.
线性回归模型的参数的OLS估计量具有线性性、无偏性和最小方差性。
11.
当模型中出现多重共线性时,参数的OLS估计是有偏的,不再有效A.正确B.错误
12.
当模型中出现多重共线性时,参数的OLS估计是有偏的,不再有效A.正确B.错误
13.
当模型中出现多重共线性时,参数的OLS估计是有偏的,不再有效
14.
当模型中出现多重共线性时,参数的OLS估计是有偏的,不再有效( )
15.
1362.如果线性回归模型中的随机误差存在异方差性,那么参数的OLS估计量是( )。 选项: A:A.无偏的,有效的 B:B.无偏的,非有效的 C:C.有偏的,有效的 D:D.有偏的,非有效的
16.
假设线性回归模型满足全部基本假设,则参数的估计量具备选项: A:可靠性 B:线性 C:无偏性 D:有效性
17.
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( )。 选项: A:线性性 B:无偏性 C:有效性 D:一致性 E:渐进有效性
18.
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()。 选项: A、线性性 B、无偏性 C、有效性 D、一致性 E、渐进有效性
19.
当模型中存在多重共线性时,最小二乘估计将是有偏的,并不再具有有效性。( ) 选项: A:正确 B:错误
20.
估计量的评价标准( )。 A: 一致性 B: 无偏性 C: 线性性 D: 有效性
21.
当模型中出现多重共线性时,参数的OLS估计是有偏的,不再有效 选项: A:正确; B:错误
22.
当模型中出现多重共线性时,参数的OLS估计是有偏的,不再有效。( ) 选项: A:对 B:错
23.
假设线性回归模型满足全部基本假设,则其参数估计量具备()选项: A:可靠性; B:合理性; C: 线性; D:无偏性; E:有效性
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