普通最小二乘估计OLS是对待估参数求偏导来估计参数的

在任何情况下OLS估计量都是待估参数的最优线性无偏估计。（ ） 在对参数进行最小二乘估计之前，没有必要对模型提出古典假定。 在对参数进行最小二乘估计之前，没有必要对模型提出古典假定（） 当回归直线对于所有数据点的偏差（）时，将估计参数的方法称为最小二乘估计法 如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。 如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量（）。 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。（） 以y表示实际观测值，回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使（　　）最小。 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（） 存在异方差情况下，普通最小二乘估计量依然是无偏和有效的（） 在满足一系列基本假设的情况下，模型结构参数的最大似然估计量与普通最小二乘估计量是相同的 根据最小二乘法估计回归方程参数的原理是（ ）。 回归模型y=Xβ+μ存在近似共线性，如果使用普通最小二乘法估计其中的参数，那么参数估计量的方差会（ ）。 以 Y 表示实际观测值，Y 表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使（ ）最小。 加权最小二乘（WLS）估计量是（ ）估计量。 采用OLS法估计具有异方差模型的参数估计量是有偏的 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()。 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。 估计线性回归方程y=β0 +β1x中的回归参数β0、β1时，普遍采用的估计准则是最小二乘准则（） 估计线性回归方程y=β0 +β1x中的回归参数β0、β1时，普遍采用的估计准则是最小二乘准则（）