当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是（）

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 采用OLS法估计具有异方差模型的参数估计量是无效的 采用OLS法估计具有异方差模型的参数估计量是有偏的 参数估计量具有较大的方差是多重共线性的主要后果，所以采取适当方法减小参数估计量的方差，仍然没能消除模型中的多重共线性，也没能消除多重共线性造成的后果。（） 参数估计量具有较大的方差是多重共线性的主要后果，所以采取适当方法减小参数估计量的方差，即使没有消除模型中的多重共线性，也确能消除多重共线性造成的后果。（） 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。( ) 当模型存在异方差时，加权最小二乘估计量具有（） 在模型有异方差的情况下,常用的估计方法是( ) 若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（）。 若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用 [ ] 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 线性回归模型常用的参数估计方法是（ ） 线性回归模型常用的参数估计方法是(　　)。 在估计总体参数时，一个无偏估计量的方差是最小的。（　　） 线性趋势模型参数的最常用的估计方法是 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是（ ）。 当模型存在异方差时，我们可以采用异方差 当模型出现异方差性时，参数OLS估计值的变异程度减小，从而造成对被解释变量y的预测误差变大，降低预测精度，这就表明模型的预测功能失效。（）