A对
B错
广义最小二乘法可同时克服异方差性、序列相关性对参数估计的影响。
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试比较说明模型存在异方差时,普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系。
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存在异方差条件下普通最小二乘法具有如下性质()
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在异方差条件下普通最小二乘法具有如下性质()
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存在异方差时,普通最小二乘法通常会高估参数估计量的方差。
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当存在异方差时,使用普通最小二乘法得到的估计量是()
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当模型存在异方差现象时,模型利用加权最小二乘法估计回归参数,则参数估计量具备()。
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加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数,从而提高估计精度,即()
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对于模型Yi=β0+βXi+μi,如果在异方差检验中发现Var(μi)=σ2Xi,则用加权最小二乘法估计模型参数时,权数应为()。
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