进行参数估计时，参数的方差越大，意味着估计量越精确。

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 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，可以消除摸型中的多重共线性。( ) 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响包括（ ）。①模型参数估计值非有效②参数估计量的方差变大③参数估计量的经济含义不合理④运用回归模型进行预测会失效 完全多重共线性产生的后果包括参数估计量的方差 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响包括（）。<br/>Ⅰ．模型参数估计值非有效<br/>Ⅱ．参数估计量的方差变大<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 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。 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（）。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 在参数估计中，一个估计量的抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数，我们说这个估计量具有： 总体参数的无偏估计量的方差小于其他的无偏估计量的是（ ） 。 总体参数的无偏估计量的方差小于其他的无偏估计量的是（ ） 。   相合性是参数估计量最基本的要求。 完全多重共线性下参数估计量 在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致（　　）。Ⅰ．参数估计量非有效Ⅱ．变量的显著性检验无意义Ⅲ．模型的预测失效Ⅳ．参数估计量有偏 在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致（　　）。Ⅰ参数估计量非有效Ⅱ变量的显著性检验无意义Ⅲ模型的预测失效Ⅳ参数估计量有偏 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（ ）。 下列关于统计推断的参数估计，说法正确的有( )。 Ⅰ.参数估计量指用样本统计量去估计总体的参数 Ⅱ.包括点估计和区间估计，二者是互不相干的 Ⅲ.区间估计量在点估计的基础上进行的 Ⅳ.点估计量指用样本统计量θ的某个取值直接作为总体参数θ的估计值 Ⅴ.区间估计量在某个基础上，由样本统计量加减估计误差得到总体参数估计的一个区间范围，同时根据样本统计量的抽样分布计算出样本统计量与总体参数的接近程度 参数的假设检验的基础是参数估计量的分布性质 OLS参数估计量具有如下统计性质，即、、。 估计量方差越大，说明（ ）。