线性回归模型的参数估计量是随机向量的函数，即。是（）。

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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使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时，若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定，则估计量是一致估计量的模型是（）

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当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时，直接用普通最小二乘法估计参数，则参数估计量为（）

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存在异方差情况下，线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量是有偏的和非有效的。

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模型结构参数的最大似然估计量具有线性性、无偏性、有效性，随机干扰项方差的最大似然估计量是有偏的。

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对自回归模型进行估计时，假定原始模型满足古典线性回归模型的所有假设，则估计量是一致估计量的模型有（）。

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含有随机解释变量的线性回归模型，其普通最小二乘法估计量都是有偏的。

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假设线性回归模型满足全部基本假设，则其参数的估计量具备（）。

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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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