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。
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（）。
对于总体线性回归模型 https://assets.asklib.com/psource/2014110515021352953.jpg ，运用最小二乘法欲得到参数估计量，所要求的最小样本容量应满足（）。
对于总体线性回归模型 https://assets.asklib.com/psource/2014110515061491824.jpg ，运用最小二乘法欲得到参数估计量，所要求的最小样本容量n应满足（）。
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（）
对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法估计参数，会产生的不良后果有（）。
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（）。
对分布滞后模型直接采用普通最小二乘法估计参数时，会遇到的困难有（）。
在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得可决系数为0.8500，则调整后的可决系数为（）
古典线性回归模型的普通最小二乘估计量的特性有（ ）。
“似不相关回归”的方法是利用横截面模型残差的协方差进行广义最小二乘法估计，该法将自动修正横截面中出现的异方差和短期自相关
在基本假设下，确定性解释变量线性回归模型参数的OLS估计具有性质（）
【单选题】多元线性回归模型利用最小二乘法估计参数时，要求解释变量样本矩阵X是 。
简答题：多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？ 请在下列选项中选出5个可以用来回答这一问题的选项，给出选项序号即可。【注意：最多选5个选项，多选有倒扣分。给出的选项序号不超过5个的，每选对1个得1分；给出的选项序号超过5个的，在每选对1个得1分的基础上，每超1个倒扣1分。例如：甲同学选了4个选项，其中4个对的，得4*1=4分。乙同学选了5个选项，其中4个对的，得4*1=4分。丙同学选了8个选项，其中4个对的，则得4*1-（8-5）*1=1分。】 A.随机误差项的分布不同 B.解释变量的个数不同 C.基本假设不同 D.满足基本假设条件下参数的OLS估计量的性质不同 E.多元线性回归模型的参数估计更为复杂 F.前者的被解释变量不服从正态分布，后者的被解释变量服从正态分布 G.前者用极大似然法估计参数，后者用普通最小二乘法即可 H.多元线性回归模型的拟合优度检验需要用调整的决定系数，一元线性回归模型的拟合优度检验用的决定系数即可 I.前者主要用于预测，后者主要用于结构分析 J.多元线性
随机扰动项存在异方差性时，应该使用加权最小二乘法估计回归模型中的参数。
若线性系统可用最小二乘法求解，其n个待测量{x1,x2,…,xn}的最小二乘估计拥有相同的精度。（)
对于总体线性回归模型[图]，运用最小二乘法欲得到参数...
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
