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如果回归模型存在异方差时,参数的OLS估计是无偏的。
方差
模型
无偏
发布时间:
2024-05-19 23:03:02
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1.
若回归模型中的随机误差项存在异方差,则参数的OLS估计量( )选项: A:无偏且有效 B:有偏且非有效 C:无偏但非有效 D:有偏但有效
2.
若回归模型中的随机误差项存在异方差,则参数的OLS估计量( )。选项: A:有偏但有效 B:无偏但非有效 C:无偏且有效 D:有偏且非有效
3.
判断下列各题对错1) 在存在异方差情况下,普通最小二乘法(OLS)估计量是有偏的和无效的;2) 如果存在异方差,通常使用的t检验和F检验是无效的;3) 回归模型中误差项存在异方差时,OLS估计不再是有效的;
4.
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
5.
若回归模型中的随机误差项存在异方差,则参数的OLS估计量
6.
若回归模型中的随机误差项存在异方差,则参数的OLS估计量
7.
若回归模型中的随机误差项存在异方差,则参数的OLS估计量()
8.
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、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
9.
模型如果存在异方差,但仍然使用OLS对参数进行估计会产生哪些后果?有哪些常用的方法可以检验异方差?
10.
如果回归模型中的随机误差项存在异方差性,则模型参数的普通最小二乘估计量是( )。选项: 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
11.
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。
12.
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
13.
如果回归模型中的随机误差存在异方差性,则参数的普通最小二乘估计量是( )A、无偏的,但方差不是最小的B、有偏的,且方差不少最小C、无偏的,且方差最小D、有偏的,但方差仍最小
14.
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
15.
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( )。• 选项: A: 有偏且非有效• B: 无偏但非有效• C: 无偏且有效• D: 有偏但有效
16.
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选项: A:无偏且有效; B:有偏但有效; C:无偏但非有效; D:有偏且非有效
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( ) 选项:A、有偏且非有效 B、有偏但有效 C、无偏但非有效 D、无偏且有效
18.
如果回归模型中的随机误差项存在异方差性,则模型参数的普通最小二乘估计量( )A、无偏且有效B、有偏但有效C、无偏但非有效D、有偏且非有效
19.
关于异方差问题,以下说法正确的是( ) A异方差将导致模型参数的OLS估计量有偏且不一致 B异方差将导致模型参数的OLS估计量不具有最小方差性 C忽略异方差将导致传统的统计检验t检验、F检验失效 D存在异方差性时,采用异方差稳健标准误法可得到估计量的最小方差 E存在异方差性时,加权最小二乘法WLS可得到估计量的最小方差
20.
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()。 选项: A、A无偏且有效 B、B无偏但非有效 C、C有偏但有效 D、D有偏且非有效
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