广义最小二乘法可同时克服异方差性、序列相关性对参数估计的影响。

在异方差条件下普通最小二乘法具有如下性质（） 应用加权最小二乘法（WLS）进行估计在模型检验出存在异方差性时的情况下。( ) 加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的存在异方差性的模型，然后采用OLS估计其参数是加权最小二乘法基本思想，现在常用的统计或者数学计算软件均支持该算法。（） 当存在异方差时，使用普通最小二乘法得到的估计量是（） 当存在异方差时，使用普通最小二乘法得到的估计量是（） 运用加权最小二乘法（WLS）对异方差模型进行回归不需要用到OLS。（） 广义最小二乘法的特殊情况是（ ） 加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用OLS估计其参数是加权最小二乘法基本思想，现在常用的统计或者数学计算软件均支持该算法。（） 最小二乘法 广义最小二乘法（GLS）的基本思想是什么？ 最小二乘法又称（）。 最小二乘法用于（　）。 加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数，从而提高估计精度，即（ ） “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。 回归分析中通常采用最小二乘法，下列关于最小二乘法的说法，错误的是（）。 （名词解析）最小二乘法 间接最小二乘法、两阶段最小二乘法的适用范围如何？要保证参数估计量的性质，需要满足什么前提？ 根据最小二乘法估计回归方程参数的原理是（ ）。 （名词解析）间接最小二乘法 最小二乘法的原理是（）。