存在异方差情况下，普通最小二乘估计量依然是无偏和有效的（）

koyck变换模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。 在满足一系列基本假设的情况下，模型结构参数的最大似然估计量与普通最小二乘估计量是相同的 当模型存在异方差时，加权最小二乘估计量具有（） 加权最小二乘(W1s)估计量是( )估计量。 在多元经典线性回归模型中，参数的最小二乘估计量具、、，所以此时的最小二乘估计量又称BLUE估计量。 在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。(    ) 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进，加权最小二乘估计量具备 如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关，则普通最小二乘估计量不是无偏估计量，也不再具有最小方差的性质。 如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关，则普通最小二乘估计量不是无偏估计量，也不再具有最小方差的性质。 如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关，则普通最小二乘估计量不是无偏估计量，也不再具有最小方差的性质。   引入虚拟变量后，用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。（ ） 当存在异方差时，使用普通最小二乘法得到的估计量是（） 当存在异方差时，使用普通最小二乘法得到的估计量是（） 加权最小二乘估计量具有（）性质 最小二乘估计量的性质有哪些？ 最小二乘估计量的统计性质有（ ） 如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。 如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量（）。 存在异方差时，普通最小二乘法通常会高估参数估计量的方差。