中国大学MOOC: 加权最小二乘估计被用于（ ）

?当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备 中国大学MOOC: 当存在序列相关时，广义最小二乘法的预测结果通常优于普通最小二乘法。 中国大学MOOC: 在一元线性回归分析中，用于回归参数估计的常用方法是最小二乘法，其基本要求是： 当加权最小二乘拟合中的权均取为 时，就是普通不考虑权的最小二乘拟合。 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。 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（ ） 支路潮流状态估计法的估计精度比加权最小二乘法高（） 支路潮流状态估计法的估计精度比加权最小二乘法高 （ ） 普通最小二乘估计OLS是根据样本残差平方之和最小来估计参数的 采用加权最小二乘法进行状态估计的解法有()。 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同方差假定，最小二乘估计是（ ） 普通最小二乘估计OLS是对待估参数求偏导来估计参数的 在电力系统状态估计中，最常用的方法是最小二乘估计法。 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。 为什么在对参数作最小二乘估计之前，要对模型提出古典假设？ 如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量是（ ） 在对参数进行最小二乘估计之前，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。