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OLS参数估计量具有如下统计性质,即、、。
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OLS参数估计量具有如下统计性质,即、、。
答案
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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。
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主观题
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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,可以消除模型中的多重共线性()
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判断题
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。( )
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判断题
参数的假设检验的基础是参数估计量的分布性质
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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
在抽样估计中,随着样本量的增大,如果估计量的值稳定于总体参数的真值,这个估计量具有的性质是( )。
加权最小二乘估计量具有()性质
下列关于统计推断的参数估计,说法正确的有( )。 Ⅰ.参数估计量指用样本统计量去估计总体的参数 Ⅱ.包括点估计和区间估计,二者是互不相干的 Ⅲ.区间估计量在点估计的基础上进行的 Ⅳ.点估计量指用样本统计量θ的某个取值直接作为总体参数θ的估计值 Ⅴ.区间估计量在某个基础上,由样本统计量加减估计误差得到总体参数估计的一个区间范围,同时根据样本统计量的抽样分布计算出样本统计量与总体参数的接近程度
在抽样估计中,随着样本量的增大,如果估计量的值稳定于总体参数的真值,则这个估计量具有的性质是()。
在抽样估计中,随着样本量的增大,估计量的值如果稳定于总体参数的真值,则这个估计量具有的性质是()
在抽样估计中,随着样本量的增大,如果估计量的值稳定于总体参数的真值,则这个估计量具有的性质是()
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
在抽样估计估计中,随着样本量的增大,如果估计量的稳定值总是稳定于总体参数的真值,这个估计量具有的性质是( )。
随着样本量的增大,估计量的取值收敛于总体参数的真值,这个估计量具有( )。
随着样本量的增大.估计量的取值收敛于总体参数的真值,这个估计量具有()
随着样本量的增大,估计量的取值稳定于总体参数的真值,这个估计量具有()
随着样本量的增大,估计量的取值稳定于总体参数的真值,这个估计量具有( )。
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.参数估计一量的经济含义不合理Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效
随着样本量的增大,估计量的值稳定于总体参数的真值,则这个估计量具有( )。
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()。
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。()
相合性是参数估计量最基本的要求。
完全多重共线性下参数估计量
进行参数估计时,参数的方差越大,意味着估计量越精确。
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