在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有（ ）的统计性质。

在用OLS估计回归模型时，存在异方差问题将导致（）。 除了简单线性回归模型的基本假设条件，多元回归模型还应满足的假设是（） 对二元线性回归模型怀特检验，若原假设成立，则辅助回归中无交叉项回归和有交叉项回归得到的nR2分别服从( )。 如果一元线性回归模型中存在自相关性，则OLS估计不具有下列哪个性质 非线性回归模型，按其形式和估计方法的不同，可以分为()。Ⅰ.非标准线性回归模型Ⅱ.可线性化的非线性回归模型Ⅲ.不可线性化的非线性回归模型Ⅳ.非回归模型 如果多元回归的四个经典假设条件（参数线性，随机抽样，零条件均值，不存在完全多重共线性）满足，那么OLS估计量满足（） 如果多元回归的四个经典假设条件（参数线性，随机抽样，零条件均值，不存在完全多重共线性）满足，那么OLS估计量满足（） 假设线性回归模型满足全部基本假设，则其参数的估计量具备（ ）。 假设线性回归模型满足全部基本假设，则其参数的估计量具备（） 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()。 简述不可线性化的非线性回归模型的线性化估计方法。 中国大学MOOC: 用矩阵表示多元线性回归模型OLS估计的正规方程组，X的第1列或第1行的元素是什么？ 已知三元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800，估计用样本容量为n=24，则随机误差项t的方差的OLS估计为（） 已知二元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800，估计用样本容量为n=23，则随机误差项μt的方差的OLS估计值为（）。 多元线性回归模型的古典假定有 回归模型中具有异方差性时，仍用OLS估计模型，则以下说法正确的是（ ） 回归模型中具有异方差性时,仍用OLS估计模型,则以下说法正确的是( ) 回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础，线性回归模型的基本假设是（） 回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（）。 简单线性回归模型与多元回归模型的基本假设（）