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

如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量是（ ） 在对参数进行最小二乘估计之前，有必要对模型提出古典假定 在对参数进行最小二乘估计之前，没有必要对模型提出古典假定。 在对参数进行最小二乘估计之前，没有必要对模型提出古典假定（） 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。（） 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。（ ） 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。(    ) 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 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（ ） 多元线性回归中的古典假定与简单线性回归时有什么不同？ 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。 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（） 利用最小二乘法对多元线性回归进行参数估计时，其目标为()。 为什么在对参数作最小二乘估计之前，要对模型提出古典假设？ 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。（） 简单线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的 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（） 在多元线性回归模型的基本假定中，随机误差项满足F分布 多元线性回归模型的基本假定有（）。