在存在自相关条件下，参数的最小二乘估计量具有线性性、无偏性和最小方差性。（）

在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。（） 当模型存在异方差时，加权最小二乘估计量具有（） 如果回归模型违背了无自相关性的假定,则普通最小二乘估计量是 在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。(    ) 加权最小二乘（WLS）估计量是（ ）估计量。 对于一元线性回归模型，在经典线性回归的假定下，参数的最小二乘估计量是最小方差无偏估计。（ ） koyck变换模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。 ?当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备 当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备（ ）。 加权最小二乘(W1s)估计量是( )估计量。 模型结构参数的最大似然估计量具有线性性、无偏性、有效性，随机干扰项方差的最大似然估计量是有偏的。 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。 最小二乘估计量的性质有哪些？ 最小二乘估计量的统计性质有（ ） 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（ ） 对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有 对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有（ ）。 存在异方差情况下，线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量是有偏的和非有效的。 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 如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关，则普通最小二乘估计量不是无偏估计量，也不再具有最小方差的性质。