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（）

对于一元线性回归模型，在经典线性回归的假定下，参数的最小二乘估计量是最小方差无偏估计。（ ） 根据高斯—马尔可夫定理,在满足基本假定的前提下,普通最小二乘的参数估计量具有线性性、无偏性和有效性 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（ ）。 当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备（ ）。 ?当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备 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（） 加权最小二乘（WLS）估计量是（ ）估计量。 对于恰好识别方程，在简化式方程满足线性模型的基本假定的条件下，间接最小二乘估计量具备（ ）。 koyck变换模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。 在满足一系列基本假设的情况下，模型结构参数的最大似然估计量与普通最小二乘估计量是相同的 加权最小二乘(W1s)估计量是( )估计量。 含有随机解释变量的线性回归模型，其普通最小二乘法估计量都是有偏的。 存在异方差情况下，线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量是有偏的和非有效的。 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。（ ） 最小二乘估计量的性质有哪些？ 最小二乘估计量的统计性质有（ ） 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。 在引入虚拟变量后，普通最小二乘法的估计量只有大样本时才是无偏的（） 中国大学MOOC: 存在近似多重共线性时，参数的最小二乘估计量满足大样本性质