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（）

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 中国大学MOOC: 某模型自相关系数图呈伪周期性，偏自相关系数图呈二阶截尾，那么它属于（ ）。 koyck变换模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。 采用一阶差分模型一阶线性自相关问题适用于下列哪种情况（）。 采用一阶差分模型一阶线性自相关问题适用于下列哪种情况（ ）。 采用一阶差分模型一阶线性自相关问题适用于下列哪种情况（） 采用一阶差分模型消除一阶自相关问题适用于下列哪种情况 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。 可以利用DW值去估计自相关系数 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。 如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计是（ ） 模型yt=β0+β1xt+ut的随机误差项自相关系数为-2.21，说明该模型存在随机误差项自相关问题（） ?模型yt=β0+β1xt+ut的随机误差项自相关系数为-2.21，说明该模型存在随机误差项自相关问题。 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（）。 如果直线相关系数r=0，则直线回归的SS残差必等于0。 “似不相关回归”的方法是利用横截面模型残差的协方差进行广义最小二乘法估计，该法将自动修正横截面中出现的异方差和短期自相关。 如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关，则普通最小二乘估计量不是无偏估计量，也不再具有最小方差的性质。 如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关，则普通最小二乘估计量不是无偏估计量，也不再具有最小方差的性质。 如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关，则普通最小二乘估计量不是无偏估计量，也不再具有最小方差的性质。