线性回归模型常用的参数估计方法是（ ）

普通最小二乘法 (Ordinary Least Squares，简记OLS)是一元线性回归模型的参数估计方法常采用（） gistic回归模型的参数估计常采用的方法是最大似然估计（maximum likelihood estimate）。 若多元线性回归模型存在自相关问题，可能产生的不利影响是（）。Ⅰ.模型参数估计量失去有效性Ⅱ.参数的OLS估计量的方差变大Ⅲ.参数估计一量的经济含义不合理Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效 如果模型存在异方差性，最常用的参数估计方法是（ ）。 若多元线性回归模型存在自相关问题，可能产生的不利影响是（　　）I模型参数估计量失去有效性Ⅱ参数的OLS估计量的方差变大Ⅲ参数估计量的经济含义不合理IV运用回归模型进行预测会失效 线性回归模型中为了保证参数估计的正确性，需要假定误差项具有同方差性（） 若多元线性回归模型存在自相关问题.这可能产生的不利影晌的是（ ）。Ⅰ.模型参数估计值非有效Ⅱ.参数佑计量的方差变大Ⅲ.参数估计量的经济含义不合理Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效 中国大学MOOC: 在一元线性回归分析中，用于回归参数估计的常用方法是最小二乘法，其基本要求是： 线性趋势模型参数的最常用的估计方法是 一元回归参数估计的参数求解方法有()。 若多元线性回归模型存在自相关问题，可能产生的不利影响是（）<br/>I模型参数估计量失去有效性<br/>Ⅱ参数的OLS估计量的方差变大<br/>Ⅲ参数估计量的经济含义不合理<br/>IV运用回归模型进行预测会失效 若多元线性回归模型存在自相关问题，可能产生的不利影响是（）。<br/>Ⅰ.模型参数估计量失去有效性<br/>Ⅱ.参数的OLS估计量的方差变大<br/>Ⅲ.参数估计一量的经济含义不合理<br/>Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效 回归模型y=Xβ+μ存在近似共线性，如果使用普通最小二乘法估计其中的参数，那么参数估计量的方差会（ ）。 统计推断的方法主要包括( )。Ⅰ 参数估计Ⅱ 假设检验Ⅲ 线性回归Ⅳ 逻辑推理 (2017年)统计推断的方法主要包括（）。Ⅰ 参数估计Ⅱ 假设检验Ⅲ 线性回归Ⅳ 逻辑推理 统计推断的方法主要包括（）。<br/>Ⅰ 参数估计Ⅱ 假设检验<br/>Ⅲ 线性回归Ⅳ 逻辑推理 对于可线性化的非线性模型，其参数估计都比较复杂（） 多重共线性的主要后果是参数估计量具有较大的方差，所以采取适当方法减小参数估计量的方差，可以消除模型中的多重共线性（） Probit模型或Logit模型最主要的参数估计方法是（）。 Probit模型或Logit模型最主要的参数估计方法是