引入虚拟变量后，用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。（ ）

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（）。 模型结构参数的普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性、有效性，随机干扰项方差的普通最小二乘估计量也是无偏的。 在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致（　　）。Ⅰ．参数估计量非有效Ⅱ．变量的显著性检验无意义Ⅲ．模型的预测失效Ⅳ．参数估计量有偏 在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致（　　）。Ⅰ参数估计量非有效Ⅱ变量的显著性检验无意义Ⅲ模型的预测失效Ⅳ参数估计量有偏 对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有 对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有（ ）。 在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致（）。<br/>Ⅰ参数估计量非有效<br/>Ⅱ变量的显著性检验无意义<br/>Ⅲ模型的预测失效<br/>Ⅳ参数估计量有偏 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（ ）。 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（） 高斯—马尔可夫定理证明在总体参数的各种无偏估计中，普通最小二乘估计量具有（）的特性，并由此才使最小二乘法在数理统计学和计量经济学中获得了最广泛的应用。 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（） 最小二乘法状态估计静态估计算法 （ ） 由最小二乘法得到的回归直线,要求满足因变量的 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（） 存在异方差情况下，普通最小二乘估计量依然是无偏和有效的（） 试比较说明模型存在异方差时，普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系。 加权最小二乘（WLS）估计量是（ ）估计量。 中国大学MOOC: 当存在序列相关时，广义最小二乘法的预测结果通常优于普通最小二乘法。 最小二乘法 最小二乘法又称（）。