使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时，若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定，则估计量是一致估计量的模型是（）

当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时，直接用普通最小二乘法估计参数，则参数估计量为（） 存在多重共线性时，若使用普通最小二乘法估计线性回归方程，则回归系数的估计是（） 根据最小二乘法估计回归方程参数的原理是（ ）。 回归分析中OLS(普通最小二乘法)的原理是()。 回归模型y=Xβ+μ存在近似共线性，如果使用普通最小二乘法估计其中的参数，那么参数估计量的方差会（ ）。 在联立方程结构模型中，对模型中的每一个随机方程单独使用普通最小二乘法得到的估计参数是（） 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（） 在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（ ）。 在回归分析中,估计回归系数的最小二乘法的原理是() 在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（） 在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（） 在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（ ）。   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（）。 存在近似的多重共线性时，若使用普通最小二乘法估计线性回归方程，则回归系数的估计是（） 对于多元线性回归模型中的参数，可以用普通最小二乘法、最大似然估计法和矩估计法进行估计，下列说法正确的是（ ）。 以y表示实际观测值，回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使（　　）最小。 利用最小二乘法求解回归模型参数的基本要求是（）。 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。（） 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（）。 最小二乘法状态估计静态估计算法 （ ）