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两阶段最小二乘估计量与OLS估计量相比的优点是更有效率

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第1题

为什么在一元线性方程中,最小二乘估计量与最大似然估计量的表达式是一致的?证明:σ2的ML估计量是有偏的。

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第2题

为什么在一元线性方程中,最小二乘估计量与最大似然估计量的表达式是一致的?证明:σ2的ML估计量是有偏的。
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第3题

回归系数的最小二乘估计是最优线形无偏估计量。()

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第4题

[图]A、有偏估计量B、最优估计量C、无偏估计量D、最小二乘...

QQ截图20190514144402.png

A、有偏估计量

B、最优估计量

C、无偏估计量

D、最小二乘估计量

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第5题

尽管存在完全多重共线性,但普通最小二乘估计量仍然是最优线性无偏估计量(BLUE)。
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第6题

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。
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第7题

OLSE的 是指在所有线性无偏估计量中,最小二乘估计量具有最小方差。

A、无偏性

B、有效性

C、线性性

D、正态性

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第8题

OLS估计量是通过()推导的: (提示:最小二乘法,最小化的??)

A、将对应的最小值的与对应的最大值的相连

B、最小化残差之和

C、最小化残差绝对值之和

D、最小化的残差平方和

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第9题

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。

此题为判断题(对,错)。

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第10题

对一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi-μi,试证明普通最小二乘估计量在所有线性无偏估计量中具有最小方差。

对一元线性回归模型Yi01Xii,试证明普通最小二乘估计量在所有线性无偏估计量中具有最小方差。

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