更多“在一个多元回归模型中包含一个或多个无关变量,或对模型进行了过度设定,并不会影响到OLS估计量的无偏性。”相关的问题
第1题
在一个多元回归模型中包含一个或多个无关变量,或对模型进行了过度设定,并不会影响到OLS估计量的无偏性。
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第2题
模型中解释变量X与随机扰动项μ同期相关,则得到的参数OLS估计量无偏但不一致
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第4题
当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备()
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第5题
【单选题】当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备
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第6题
普通最小二乘(OLS)估计量的无偏性主要依赖的假设有:
A.模型设定无误。
B.误差项总体均值为0。
C.所有解释变量与误差项都不相关。
D.误差项具有同方差。
E.误差项无序列相关 。
F.随机误差项服从正态分布。
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第7题
对于线性回归模型,对模型中回归系数的OLS估计量与MLE估计量是等价的。
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第8题
在模型的设定过程中,包含无关变量进入模型,这种做法是可以的。
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第9题
当模型存在序列相关性,若仍用OLS估计模型参数,得到的估计量是有偏的。
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第10题
异方差性产生的后果主要包括:
A.OLS估计量是有偏的。
B.OLS估计量仍是无偏的。
C.OLS估计量仍是有效的。
D.OLS估计量不再是有效的。
E.标准误的OLS估计量是有偏的。
F.标准误的OLS估计量是无偏的。
G.OLS估计假设检验仍然可靠。
H.OLS估计的假设检验不可靠。
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