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同方差性假定对于证明参数的OLS估计量的无偏性毫无作用。
选项:
A:正确;
B:错误
方差
毫无作用
无偏
发布时间:
2024-06-27 01:09:56
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1.
同方差性假定对于证明参数的OLS估计量的有效性毫无作用。选项: A:正确; B:错误
2.
同方差性假定对于证明参数的OLS估计量的有效性毫无作用。A.正确B.错误
3.
线性回归模型的参数的OLS估计量具有线性性、无偏性和最小方差性。
4.
OLS估计量的无偏性是指( )选项: A:OLS估计量的期望值等于待估参数 B:OLS估计量的值等于待估参数本身 C:残差和为0 D:OLS估计量的方差最小
5.
当模型中出现异方差时,参数的OLS估计量是有偏的,并不再具有有效性。( ) 选项:A、正确B、错误
6.
1362.如果线性回归模型中的随机误差存在异方差性,那么参数的OLS估计量是( )。 选项: A:无偏的,有效的 B:无偏的,非有效的 C:有偏的,有效的 D:有偏的,非有效的
7.
OLS的参数估计量一定是最佳线性无偏的。A.正确B.错误
8.
如果回归模型中的随机误差项存在异方差,则模型参数的OLS估计是()。 A.无偏、有效估计量B.无偏、非有效估计量C.有偏、有效估计量D.有偏、非有效估计量
9.
若回归模型的随机误差项存在异方差,则参数的OLS估计量( )。 选项: A:无偏且有效 B:无偏但非有效 C:有偏但有效 D:有偏且非有效
10.
若回归模型中的随机误差项存在异方差,则参数的OLS估计量( )选项: A:无偏且有效 B:有偏且非有效 C:无偏但非有效 D:有偏但有效
11.
关于异方差问题,以下说法正确的是( ) A异方差将导致模型参数的OLS估计量有偏且不一致 B异方差将导致模型参数的OLS估计量不具有最小方差性 C忽略异方差将导致传统的统计检验t检验、F检验失效 D存在异方差性时,采用异方差稳健标准误法可得到估计量的最小方差 E存在异方差性时,加权最小二乘法WLS可得到估计量的最小方差
12.
如果线性回归模型中的随机误差存在异方差性,那么参数的OLS估计量是( )o 选项: A:A.无偏的,有效的 B:B.无偏的,非有效的 C:C.有偏的,有效的 D:D.有偏的,非有效的
13.
利用OLS法估计只存在异方差性的模型,下列表述正确的是( )。选项: A:回归系数的OLS估计量具有线性性和无偏性 B:通常的变量和方程的显著性检验失效 C:回归系数的OLS估计量具有最小方差性 D:基于该估计结果对被解释变量进行预测,其精度下降
14.
对于模型, 当存在异方差、 序列相关时, 都会对参数估计量的方差产生影响, 但是这两种情形下, 参数估计量仍具有( )(1.0分) 选项: A:无偏性 B:有效性 C:渐近有效性 D:一致性
15.
1362.如果线性回归模型中的随机误差存在异方差性,那么参数的OLS估计量是( )。 选项: A:A.无偏的,有效的 B:B.无偏的,非有效的 C:C.有偏的,有效的 D:D.有偏的,非有效的
16.
异方差性的后果包括选项: A:参数估计量不再满足无偏性; B:变量的显著性检验失去意义; C:模型的预测失效; D:普通最小二乘法参数估计量方差较大
17.
在异方差情况下,参数的OLS估计仍然具有无偏性的原因是( ) 选项: A:序列无自相关假定成立 B:解释变量与随机误差项不相关假定成立 C:零均值假定成立 D:无多重共线性假定成立
18.
异方差性的后果包括( )选项: A:参数估计量不再满足无偏性; B:变量的显著性检验失去意义; C:模型的预测失效; D:参数估计量非有效
19.
在序列相关的情况下,参数估计量仍是无偏的,其原因之一是 选项: A、零均值假定成立 B、同方差假定成立 C、无多重共线性假定成立 D、正态性假设成立
20.
在序列相关的情况下,参数估计量仍是无偏的,其原因之一是 选项: A、零均值假定成立 B、同方差假定成立 C、无多重共线性假定成立 D、正态性假设成立
21.
在序列相关的情况下,参数估计量仍是无偏的,其原因之一是 选项:A、零均值假定成立 B、正态性假设成立 C、无多重共线性假定成立 D、同方差假定成立
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