在存在异方差情况下，常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。

在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量（） 估计量方差反映了()。   下列说法正确的有: 如果OLS回归的残差表现出系统性，则说明数据中不存在异方差性|如果回归模型中遗漏一个重要变量，则OLS残差必定表现出明显的趋势|异方差情况下，通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差|当异方差出现时，常用的t和F检验失效|当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性 计量经济学模型一旦出现异方差性，OLS估计量就不再具备无偏性了。（ ） 即使存在多重共线性, OLS估计量仍是无偏估计量 （单选）A、B是两个无偏估计量，如果A估计量的方差小于B估计量的方差，则称（ ） 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 存在异方差时，普通最小二乘法通常会高估参数估计量的方差。 模型中引入实际上与解释变量有关的变量，会导致参数的OLS估计量方差（ ）。 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（） 有效性是指作为优良估计量的方差与其他估计量的方差相比，（　　）。 估计量方差越大，说明（ ）。 估计量方差越大，说明（）。 抽样估计的有效性，是指作为优良估计量的方差，应该比其他估计量的方差()。 抽样估计的有效性是指作为优良估计量的方差与其他估计量的方差相比（） 由样本统计量来估计总体参数时，估计量的方差尽可能小，这是满足了评价估计量标准的（　　）。 中国大学MOOC: 在异方差的情况下，参数估计量仍是无偏的，其原因是 由样本统计量来估计总体参数时，要求估计量的方差尽可能的小，这是满足了评价估计量标准的（） 样本方差是总体方差的无偏估计量。 样本方差是总体方差的无偏估计量。（）