含有随机解释变量的线性回归模型，其普通最小二乘法估计量都是有偏的。

在经典线性回归模型的基本假定条件成立的情况下，普通最小二乘法估计与最大似然估计得到的估计量（）。 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（ ）。 对于多元线性回归模型中的参数，可以用普通最小二乘法、最大似然估计法和矩估计法进行估计，下列说法正确的是（ ）。 试比较说明模型存在异方差时，普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系。 用最小二乘法估计出回归方程的回归系数为（　　）。 根据最小二乘法估计回归方程参数的原理是（ ）。 回归分析中OLS(普通最小二乘法)的原理是()。 当随机解释变量与随机干扰项同期相关时，如果仍用最小二乘法估计，则估计量有偏且非一致。 在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（ ）。 在回归分析中,估计回归系数的最小二乘法的原理是() 在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（） 在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（） 在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（ ）。   回归分析中通常采用最小二乘法，下列关于最小二乘法的说法，错误的是（）。 由最小二乘法得到的回归直线,要求满足因变量的 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。 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（ ）。 引入虚拟变量后，用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。（ ） 使用普通最小二乘法直接估计联立方程中有内生解释变量方程的结构参数时，会使该估计量（） 在最小二乘法线性回归方程式中a表示吸光度（）