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

在古典假定都满足的条件下,多元线性回归模型的最小二乘估计为(__)估计 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。（ ） 已知模型的普通最小二乘估计残差的一阶自相关系数为0，则DW统计量的近似值为（） 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。 koyck变换模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。 如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（ ） 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。 一旦模型中的解释变量是随机变量,则违背了基本假定,使得模型的普通最小二乘估计量有偏且不一致 假设回归模型Yi=β0+β1Xi+μi，其中Xi为随机变量，Xi与μi相关，则β的普通最小二乘估计量（）。 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。（） 如果一元线性回归模型中存在自相关性，则OLS估计不具有下列哪个性质 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()。 如果模型存在自相关性,则会引起的后果有 普通最小二乘估计OLS是对待估参数求偏导来估计参数的 如果股指期货回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（） 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（） 对于满足基本假定的多元线性回归模型来说，普通最小二乘估计、极大似然估计与矩估计的结果是一样的，原理也是相同的。（） 多元线性回归模型同一元回归分析模型的原理一样，按照最小二乘准则，确定样本回归函数采用使残差平方和最小的原则。（）