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

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是根据样本残差平方之和最小来估计参数的 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()。 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（ ）。 用最小二乘法对分布滞后模型进行参数估计时存在什么困难？ 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。（ ） 当模型存在异方差时，加权最小二乘估计量具有（） 如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量是（ ） 如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量是（ ） 当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备（ ）。 ?当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备 加权最小二乘（WLS）估计量是（ ）估计量。 加权最小二乘估计量具有（）性质 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（ ） 根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题？ 对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法进行估计参数，会产生的不良后果有（ ）。 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 如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量是有偏无效的。（ ） 利用最小二乘法对多元线性回归进行参数估计时，其目标为()。