一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值，一般要用最小二乘法作出估计。（）
对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有（）。
多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。
样本回归函数中的回归系数的估计量是随机变量。
如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量（）。
当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备（）。
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（）。
在经典线性回归模型的基本假定条件成立的情况下，普通最小二乘法估计与最大似然估计得到的估计量（）。
A模型 https://assets.asklib.com/psource/2015111117202664148.jpg =β0+β1X1i+β2X2i+μi的最小二乘回归结果显示，样本可决系数R2为0.92，样本容量为30，总离差平方和为500，则估计的标准误差为（）。
对于恰好识别方程，在简化式方程满足线性模型的基本假定的条件下，间接最小二乘估计量具备（）。
一元线性回归最小二乘估计的表达式是什么？
koyck变换模型参数的普通最小二乘估计量是（）。
如果股指期货回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（）
估计线性回归方程 https://assets.asklib.com/psource/2015111011360938400.jpg 中的回归参数β0、β1时，普遍采用的估计准则是最小二乘准则。（）
用最小二乘法估计的总体回归系数估计值是一个随机变量
在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（）。
最小平方法是通过使残差平方和最小来估计回归系数的
古典线性回归模型的普通最小二乘估计量的特性有（ ）。
要使高斯-马尔可夫定理成立，即普通最小二乘估计量是最佳线性无偏估计量，下列基本假设中，哪个假设是不需要的。（)
如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量（)。
一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值，一般要用最小二乘法作出估计（）
存在近似的多重共线性时，若使用普通最小二乘法估计线性回归方程，则回归系数的估计是（）
1、如果随机误差项存在异方差，则回归模型参数的普通最小二乘估计量
3、在一元线性回归中，下面那一项不是最小二乘估计的性质（） A．线性性 B．无偏性 C．独立性 D．最佳线性无偏性
