用于线性统计模型中的参数估计问题的方法是(    )

下列关于一元线性回归模型的参数估计，描述正确的是（ ）。 若多元线性回归模型存在自相关问题，这可能产生的不利影响包括（）。<br/>Ⅰ．模型参数估计值非有效<br/>Ⅱ．参数估计量的方差变大<br/>Ⅲ．参数估计量的经济含义不合理<br/>Ⅳ．运用回归模型进行预测会失效 在参数估计中，统计量的标准误差可用于（）。 若多元线性回归模型存在自相关问题，可能产生的不利影响是（）。Ⅰ.模型参数估计量失去有效性Ⅱ.参数的OLS估计量的方差变大Ⅲ.参数估计一量的经济含义不合理Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效 在统计推断中，参数估计的主要表现形式有（ ）。①线性回归②假设检验③点估计④区间估计 参数估计量具有较大的方差是多重共线性的主要后果，所以采取适当方法减小参数估计量的方差，仍然没能消除模型中的多重共线性，也没能消除多重共线性造成的后果。（） 统计推断的方法主要包括( )。Ⅰ 参数估计Ⅱ 假设检验Ⅲ 线性回归Ⅳ 逻辑推理 统计推断的方法主要包括（）。<br/>Ⅰ 参数估计Ⅱ 假设检验<br/>Ⅲ 线性回归Ⅳ 逻辑推理 (2017年)统计推断的方法主要包括（）。Ⅰ 参数估计Ⅱ 假设检验Ⅲ 线性回归Ⅳ 逻辑推理 若多元线性回归模型存在自相关问题，可能产生的不利影响是（　　）I模型参数估计量失去有效性Ⅱ参数的OLS估计量的方差变大Ⅲ参数估计量的经济含义不合理IV运用回归模型进行预测会失效 在参数估计中，统计量的标准误差可用于（  ）。 参数估计在统计推断中如何实现？ 参数估计在统计推断中如何实现 参数估计量具有较大的方差是多重共线性的主要后果，所以采取适当方法减小参数估计量的方差，即使没有消除模型中的多重共线性，也确能消除多重共线性造成的后果。（） 线性回归模型的参数估计量β^是一个随机向量Y的函数，即 多元线性回归模型中，发现各参数估计量的t值都不显著，但模型的判定系数却很大，F统计量也很显著，这说明模型存在（）。 当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是（ ）。 如果模型存在异方差性，最常用的参数估计方法是（ ）。 若多元线性回归模型存在自相关问题.这可能产生的不利影晌的是（ ）。Ⅰ.模型参数估计值非有效Ⅱ.参数佑计量的方差变大Ⅲ.参数估计量的经济含义不合理Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效 在参数估计中，统计量的标准误差可用于(    )。