工具变量法估计量是()。

当回归模型中解释变量彼此正交时,多元回归估计量与一元回归模型的估计量相同 甲乙是两个无偏估计量，如果甲估计量的方差大于乙估计量的方差，则称 （单选）A、B是两个无偏估计量，如果A估计量的方差小于B估计量的方差，则称（ ） 估计量是. 加权最小二乘(W1s)估计量是( )估计量。 工具变量的作用就是在估计的过程中，来斩断关键自变量与残差项的联系，从而获取相对一致的估计量。 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 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无偏估计量。 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无偏估计量。（　　） 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无偏估计量。 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无偏估计量（） 总体参数的无偏估计量的方差小于其他的无偏估计量的是（ ） 。 总体参数的无偏估计量的方差小于其他的无偏估计量的是（ ） 。   下列说法正确的有: 样本均值是总体均值的一致估计量 样本均值是总体均值的无偏估计量 样本方差是总体方差的无偏估计量 样本标准差是总体标准差的无偏估计量 样本比例是总体比例的无偏估计量 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无偏估计量。(  ) 即使存在多重共线性, OLS估计量仍是无偏估计量 模型中引入实际上与解释变量无关的变量,会导致参数的OLS估计量【 】 样本回归函数中的回归系数的估计量是随机变量（） 抽样估计的有效性，是指作为优良估计量的方差，应该比其他估计量的方差()。 抽样估计的有效性是指作为优良估计量的方差与其他估计量的方差相比（）