在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致（）。<br/>Ⅰ参数估计量非有效<br/>Ⅱ变量的显著性检验无意义<br/>Ⅲ模型的预测失效<br/>Ⅳ参数估计量有偏

在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致（　　）。Ⅰ参数估计量非有效Ⅱ变量的显著性检验无意义Ⅲ模型的预测失效Ⅳ参数估计量有偏 直接用最小二乘法估计有限分布滞后模型的有哪些？ 根据最小二乘法估计回归方程参数的原理是（ ）。 运用加权最小二乘法（WLS）对异方差模型进行回归不需要用到OLS。（） 当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时，直接用普通最小二乘法估计参数，则参数估计量为（） 回归分析中OLS(普通最小二乘法)的原理是()。 普通最小二乘法 (Ordinary Least Squares，简记OLS)是一元线性回归模型的参数估计方法常采用（） 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（ ）。 存在多重共线性时，若使用普通最小二乘法估计线性回归方程，则回归系数的估计是（） 应用加权最小二乘法（WLS）进行估计在模型检验出存在异方差性时的情况下。( ) 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（）。 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。 在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致（）。<br/>Ⅰ参数估计量非有效<br/>Ⅱ变量的显著性检验无意义<br/>Ⅲ模型的预测失效<br/>Ⅳ参数估计量有偏 广义最小二乘法可消除异方差。 广义最小二乘法可消除异方差。()