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在严重多重共线性下,OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。

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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,可以消除摸型中的多重共线性。( ) 完全多重共线性产生的后果包括参数估计量的方差 如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量( ) 存在严重的多重共线性时,参数估计的标准差( )。 如果多元回归的四个经典假设条件(参数线性,随机抽样,零条件均值,不存在完全多重共线性)满足,那么OLS估计量满足() 如果多元回归的四个经典假设条件(参数线性,随机抽样,零条件均值,不存在完全多重共线性)满足,那么OLS估计量满足() 如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性,参数的最小二乘估计量是( ) 什么是多重共线性?如何处理多重共线性? 多重共线性对回归参数的估计有何影响? 完全多重共线性和不完全多重共线性都是多重共线性,它们之间没有本质的区别 如果股指期货回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量() 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 多重共线性 在任何情况下OLS估计量都是待估参数的最优线性无偏估计。( ) 多重共线性的后果有哪些?对多重共线性的处理方法有哪些? 逐步回归法既可以检验多重共线性,也可以修正多重共线性。 在不完全多重共线性下,对参数区间估计时,置信区间趋于() 多重共线性的存在会降低普通最小二乘估计的方差 下述统计量可以用来检验多重共线性的严重性( )。 中国大学MOOC: 多重共线性的程度越( ),参数估计值就越( )
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