所谓OLS估计量的无偏性就是估计值正好等于被估计值

中国大学MOOC: 无偏估计是指所有可能样本估计值的数学期望等于待估总体参数 总体参数是确定的，估计值也是确定的数值。估计量是随机变量，统计量也是随机的 系统抽样的估计值可用简单随机抽样估计值近似代替 点估计又称定值估计，就是用实际样本指标数值作为总体参数的估计值。 点估计又称定值估计，就是用实际样本指标数值作为总体参数的估计值（） σ的估计值为( )。 点估计就是以样本的实际值直接作为相应总体参数的估计值。() 如果估计量的期望值等于被估参数，这个估计量就称为被估参数的（）。 如果估计量的期望值等于被估参数，这个估计量就称为被估参数的（ ） 设某装卸工（机械）日产最可能估计值为420吨，先进估计值为504吨，保守估计值为384吨，则其日产定额应为（）吨。 设某装卸工（机械）日产最可能估计值为420吨，先进估计值为504吨，保守估计值为384吨，则其日产定额应为（）吨 如果估计量的期望值等于被估参数，这个估计量就称为被估参数的(    )。 在任何情况下OLS估计量都是待估参数的最优线性无偏估计。（ ） 是标准误的估计值 若模型出现序列相关性，仍釆用OLS估计模型参数，则会产生下列不良后果：除了（）Ａ参数估计量的线性和无偏性虽不受影响，但是参数估计量失去有效性；Ｂ模型的显著性检验失去意义；Ｃ模型的预测失效Ｄ多重共线性使得参数估计值不 稳定，并对于样本非常敏感 模型存在自相关性时，OLS估计量仍是无偏的，其原因是 对于一元线性回归模型，最小二乘方法是被解释变量的估计值与观测值的差值平方和达到最小时所求得的值作为参数的估计量。（ ） 采用OLS法估计具有异方差模型的参数估计量是有偏的 残差指的是被解释变量的观测值与估计值之差 修正是对估计的系统误差的补偿，修正值等于系统误差估计值。