下列关于一元线性回归模型的OLS参数估计量的性质的说法，不正确的有

A.同时满足小样本性质、大样本性质

B.满足小样本性质、不满足大样本性质

C.不满足小样本性质、满足大样本性质

D.也不满足大样本性质

A.有偏特性

B.非线性特性

C.最小方差特性

D.非一致性特性

A.有偏特性

B.非线性特性

C.最小方差特性

D.非一致特性

A.线性和有偏

B.线性和无偏

C.线性和有效

D.无偏和有效

A.有偏特性

B.非线性特性

C.最小方差特性

D.非一致特性

A.线性性

B.无偏性

C.有效性

D.一致性

A.参数估计值是无偏非有效的

B.参数估计量仍具有最小方差性

C.常用F检验仍然有意义

D.参数估计量是有偏的

A.只有一个自变量和一个因变量的线性回归模型叫一元线性回归模型。

B.一般认为，在不考虑系统演化的尺度范围的情况下，样本数越大，数据序列越长，回归模型就越可靠。

C.在各种回归分析中，一元线性回归分析是整个回归分析的基础。

D.为了得到尽可能准确的模型参数，需要借助于最小二乘法，将所有的数据都用上。

A.随机变量

B.非随机变量

C.确定性变量

D.常量