加权最小二乘估计量具有（）性质

模型结构参数的普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性、有效性，随机干扰项方差的普通最小二乘估计量也是无偏的。 当经典假设满足时，普通最小二乘估计量具有最优线性无偏特征（） 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。（） 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。 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。 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。   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。(    ) 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()。 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。（） koyck变换模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。 如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量是（ ） 对于恰好识别方程，在简化式方程满足线性模型的基本假定的条件下，间接最小二乘估计量具备（ ）。 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（ ）。 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 如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量是有偏无效的。（ ） 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 高斯—马尔可夫定理证明在总体参数的各种无偏估计中，普通最小二乘估计量具有（）的特性，并由此才使最小二乘法在数理统计学和计量经济学中获得了最广泛的应用。 中国大学MOOC: 加权最小二乘估计被用于（ ） 根据高斯—马尔可夫定理,在满足基本假定的前提下,普通最小二乘的参数估计量具有线性性、无偏性和有效性