回归系数的最小二乘估计是最优线形无偏估计量
为什么在对参数进行最小二乘估计时,要对模型提出一些基本的假定?
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。
如果回归模型违背了无自相关假定,最小二乘估计量()。
当模型存在异方差现象进,加权最小二乘估计量具备()。
当模型存在异方差现象时,模型利用加权最小二乘法估计回归参数,则参数估计量具备()。
在经典线性回归模型的基本假定条件成立的情况下,普通最小二乘法估计与最大似然估计得到的估计量()。
A模型 https://assets.asklib.com/psource/2015111117202664148.jpg =β0+β1X1i+β2X2i+μi的最小二乘回归结果显示,样本可决系数R2为0.92,样本容量为30,总离差平方和为500,则估计的标准误差为()。
对于总体线性回归模型 https://assets.asklib.com/psource/2014110515021352953.jpg ,运用最小二乘法欲得到参数估计量,所要求的最小样本容量应满足()。
对于恰好识别方程,在简化式方程满足线性模型的基本假定的条件下,间接最小二乘估计量具备()。
一元线性回归最小二乘估计的表达式是什么?
koyck变换模型参数的普通最小二乘估计量是()。
对于总体线性回归模型 https://assets.asklib.com/psource/2014110515061491824.jpg ,运用最小二乘法欲得到参数估计量,所要求的最小样本容量n应满足()。
如果股指期货回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量()
如果模型yt=b0+b1xt+ut存在一阶自相关,普通最小二乘估计仍具备()。
估计线性回归方程 https://assets.asklib.com/psource/2015111011360938400.jpg 中的回归参数β0、β1时,普遍采用的估计准则是最小二乘准则。()
已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为,估计用样本容量为,则随机误差项的方差估计量为()。
回归模型中具有异方差时,仍用OLS方法估计模型,则参数估计值是 。
古典线性回归模型的普通最小二乘估计量的特性有( )。
“似不相关回归”的方法是利用横截面模型残差的协方差进行广义最小二乘法估计,该法将自动修正横截面中出现的异方差和短期自相关
对于线性回归模型Yi=0+β1Xi+Ui,有关的β1方差的估计量的说法错误的是()。
含有内生解释变量的线性回归模型,其普通最小二乘法估计量都是有偏的
随机扰动项存在异方差性时,应该使用加权最小二乘法估计回归模型中的参数。
1、如果随机误差项存在异方差,则回归模型参数的普通最小二乘估计量