在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有（）的统计性质。

满足基本假设情况下，应用OLS法估计模型，回归平方和与随机误差项的方差之比ESS/σ2服从（）。

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设Y表示实际观测值，表示OLS回归估计值，则下列哪项成立（）。

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为什么在对参数作最小二乘估计之前，要对模型提出古典假设？

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如果其他条件不变，VIF越高，OLS估计量的方差越大。 以上陈述是否正确？请判断并说明理由。

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普通OLS方法也可以用来对联立方程组的结构式方程进行估计。

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以下是某城市10个市场苹果需求（Y）和价格（X）的数据： 假设Y=β1+β2X+u，计算系数的OLS估计量

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在引入虚拟变量后，OLS估计量的性质受到了影响。

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在任何情况下OLS估计量都是待估参数的最优线性无偏估计。

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一个由两个方程组成的联立模型的结构形式如下： 如果使用OLS方法估计α，β会发生什么情况？

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