对于可线性化的非线性模型，其参数估计都比较复杂（）

牛顿法的要点是把非线性方程式主次线性化的过程 （ ） 任何物理系统的特性，精确地说都是非线性的，但在（）范围内，可以将非线性特性线性化 多重共线性的主要后果是参数估计量具有较大的方差，所以采取适当方法减小参数估计量的方差，可以消除模型中的多重共线性（） 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 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 线性化信道用于对移动台和基站的发信机线性化（） 完全多重共线性下参数估计量 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。（） 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，这可能产生的不利影响包括（ ）。①模型参数估计值非有效②参数估计量的方差变大③参数估计量的经济含义不合理④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。 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()。 二叉树的遍历是对一个非线性结构的元素做线性化排列的过程。() 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。（） 当模型中解释变量存在完全多重共线性时，参数估计的方差趋向于0 假设线性回归模型满足全部基本假设，最小二乘回归得到的参数估计量具备()。 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 标准卡尔曼滤波估计的模型可以是线性的也可以是非线性的（ ）。 只含有一个解释变量的线性总体回归模型简称一元线性回归模型或: 简单线性回归模型|简单非线性回归模型|线性回归模型|非线性回归模型 条件平模型采用泰勒级数展开的方法线性化，其微分项相当于