最小二乘估计量的统计性质有（）

为什么说最小二乘估计量是最优线性无偏估计量？对于多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计量的条件是什么？

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有一个参数个数k=4的线性回归模型，用一个容量为n=20个时序数据样本进行普通最小二乘估计，得到如下资料： 试根据这些资料计算DW统计量。

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高斯—马尔可夫定理证明在总体参数的各种无偏估计中，普通最小二乘估计量具有（）的特性，并由此才使最小二乘法在数理统计学和计量经济学中获得了最广泛的应用。

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对于经典线性回归模型，回归系数的普通最小二乘估计量具有的优良特性有（）

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使用间接最小二乘法估计参数，结构式参数估计量的性质为（）

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随机解释变量有几种情形？分情形说明随机解释变量对最小二乘估计的影响与后果？

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若要将一个被解释变量对两个解释变量作线性回归分析： 1）写出总体回归函数和样本回归函数； 2）写出回归模型的矩阵表示； 3）说明对此模型的古典假定； 4）写出回归系数及随机扰动项方差的最小二乘估计式，并说明参数估计式的性质。

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试述最小二乘估计原理。

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狭义工具变量法参数估计量的统计性质是小样本下（），大样本下（）。

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