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。(    )

加权最小二乘估计量具有（）性质 假设线性回归模型满足全部基本假设，最小二乘回归得到的参数估计量具备()。 如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量是有偏无效的。（ ） 如果回归模型违背了无自相关性的假定,则普通最小二乘估计量是 加权最小二乘(W1s)估计量是( )估计量。 模型结构参数的普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性、有效性，随机干扰项方差的普通最小二乘估计量也是无偏的。 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（） 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（）。 如果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（ ） 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。   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（） 当模型存在异方差时，加权最小二乘估计量具有（） koyck变换模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。 在存在自相关条件下，参数的最小二乘估计量具有线性性、无偏性和最小方差性。（） 在古典假定都满足的条件下,多元线性回归模型的最小二乘估计为(__)估计 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。