估计量具有抽样分布的原因是：

所有可能样本的估计量取值的均值等于总体均值，该估计量具有（ ）。   存在异方差的模型，OLS估计量具有 加权最小二乘估计量具有（）性质 随着样本量的增大.估计量的取值收敛于总体参数的真值，这个估计量具有（） 随着样本量的增大,估计量的取值收敛于总体参数的真值，这个估计量具有（ ）。 随着样本量的增大，估计量的取值稳定于总体参数的真值，这个估计量具有（） 随着样本量的增大，估计量的取值稳定于总体参数的真值，这个估计量具有（ ）。   随着样本量的增大，估计量的值稳定于总体参数的真值，则这个估计量具有（ ）。   OLSE的 是指在所有线性无偏估计量中，最小二乘估计量具有最小方差 OLS参数估计量具有如下统计性质，即、、。 在抽样估计中，所有可能的样本均值取值的平均值等于总体均值，则样本均值估计量具有的性质是（） 其他条件不变时,估计量抽样分布的方差越小,参数估计更有效。   在抽样估计中，对于不放回简单随机抽样，所有可能的样本均值取值的平均值总是等于总体均值，则这个估计量具有的性质是（）。 在抽样估计中，对于不放回简单随机抽样，所有可能的样本均值取值的平均值总等于总体均值，则这个估计量具有的性质是（）。 无偏性是指估计量抽样分布的期望值等于总体参数 当模型存在异方差时，加权最小二乘估计量具有（） 抽样估计的有效性，是指作为优良估计量的方差，应该比其他估计量的方差()。 抽样估计的有效性是指作为优良估计量的方差与其他估计量的方差相比（） 在多元经典线性回归模型中，参数的最小二乘估计量具、、，所以此时的最小二乘估计量又称BLUE估计量。 设计效应是指某种特定的抽样设计的估计量方差与简单随机抽样的估计量方差之比。