线性回归模型中为了保证参数估计的正确性，需要假定误差项具有同方差性（）

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 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（）<br/>I模型参数估计量失去有效性<br/>Ⅱ参数的OLS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 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（）。<br/>Ⅰ.模型参数估计量失去有效性<br/>Ⅱ.参数的OLS估计量的方差变大<br/>Ⅲ.参数估计一量的经济含义不合理<br/>Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效 在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有（ ）的统计性质。 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 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（ ）。 用于线性统计模型中的参数估计问题的方法是(    ) 在线性回归模型中，假定随机误差ε（）。 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。（ ） 对于可线性化的非线性模型，其参数估计都比较复杂（） 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 回归模型在近似共线性下参数估计量的方差会增大，方差膨胀因子为1/1-r。（ ） 普通最小二乘法 (Ordinary Least Squares，简记OLS)是一元线性回归模型的参数估计方法常采用（） 用于线性统计模型中的参数估计问题的方法是(    ) 若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。 Ⅰ.回归参数估计量非有效 Ⅱ.变量的显著性检验失效 Ⅲ.模型的预测功能失效 Ⅳ.解释变量之间不独立 gistic回归模型的参数估计常采用的方法是最大似然估计（maximum likelihood estimate）。 利用最小二乘法对多元线性回归进行参数估计时，其目标为()。 建立线性回归模型时，对随机误差项∈需要做出的假定有 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 若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（）。