普通最小二乘估计OLS是根据样本残差平方之和最小来估计参数的

广义差分法是将原模型变换为满足普通最小二乘法的差分模型，再进行OLS法估计的一种方法，它会损失 多重共线性的存在会降低普通最小二乘估计的方差 最小二乘估计量的性质有哪些？ 加权最小二乘估计量具有（）性质 最小二乘估计量的统计性质有（ ） 在多元经典线性回归模型中，参数的最小二乘估计量具、、，所以此时的最小二乘估计量又称BLUE估计量。 （）测量平差应遵循最小二乘原理。 普通最小二乘法 (Ordinary Least Squares，简记OLS)是一元线性回归模型的参数估计方法常采用（） 当加权最小二乘拟合中的权均取为 时，就是普通不考虑权的最小二乘拟合。 中国大学MOOC: 加权最小二乘估计被用于（ ） 加权最小二乘(W1s)估计量是( )估计量。 如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计是（ ） 如果回归模型违背了无自相关性的假定,则普通最小二乘估计量是 当经典假设满足时，普通最小二乘估计量具有最优线性无偏特征（） 对模型最小二乘回归结果显示，样本可决系数为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()。 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（） 给出加权最小二乘状态估计的计算流程并加以说明。 下列说法正确的有: 如果OLS回归的残差表现出系统性，则说明数据中不存在异方差性|如果回归模型中遗漏一个重要变量，则OLS残差必定表现出明显的趋势|异方差情况下，通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差|当异方差出现时，常用的t和F检验失效|当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性 状态估计是高维线性方程的加权最小二乘解问题（） 如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量是（ ）