当模型存在异方差时，我们可以采用异方差

在用OLS估计回归模型时，存在异方差问题将导致（）。 简述什么是异方差？为什么异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关？ 中国大学MOOC: 若回归模型修正了非纯异方差性问题后，无需检验纯异方差性问题。 模型经过对数变换后,异方差性通常 模型检验若存在异方差性，可用（）进行修正 模型设定错误可能会导致异方差性 什么是异方差？如何处理异方差问题？ 若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（）。 若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用 [ ] 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 ARCH检验只能判断模型中是否存在异方差,而不能诊断出是哪一个变量引起的异方差 若回归模型随机误差项的方差为常数的假定不成立，则称模型存在为异方差现象（） 若回归模型随机误差项的方差为常数的假定不成立，则称模型存在为异方差现象（） 对回归模型存在异方差问题的处理方法有（） 异方差的存在影响模型估计的无偏性 存在异方差的模型，OLS估计量具有 下列说法正确的是: 异方差是总体现象|异方差是样本现象|异方差的变化与解释变量的变化有关|时间序列更易产生异方差 如果模型中存在异方差现象，则会引起如下后果（ ） 对回归模型存在异方差问题的主要处理方法有（）。