OLSE的 是指在所有线性无偏估计量中，最小二乘估计量具有最小方差

无偏估计量也是有效估计量。 矩估计量都是无偏估计量。 无偏估计量也是有效估计量。（） 无偏估计量也是有效估计量。（　　） 无偏估计量也是有效估计量（） 如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关，则普通最小二乘估计量不是无偏估计量，也不再具有最小方差的性质。 如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关，则普通最小二乘估计量不是无偏估计量，也不再具有最小方差的性质。 如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关，则普通最小二乘估计量不是无偏估计量，也不再具有最小方差的性质。   即使存在多重共线性, OLS估计量仍是无偏估计量 工具变量法估计量是无偏估计量。() 在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。 在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量（） koyck变换模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。 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（ ） 。 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（ ） 。   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（） 如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量是（ ） 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 当模型存在异方差时，加权最小二乘估计量具有（） 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