下列关于OLS法和ML法的说法错误的是
A.都能得到线性回归模型结构参数的最佳线性无偏估计结果
B.两种方法估计参数的思路存在较大差异
C.都遵循一个原则——使参数估计结果尽可能接近参数真值
D.都能得到线性回归模型随机误差项方差的无偏估计
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- · 有1位网友选择 C,占比11.11%
- · 有1位网友选择 A,占比11.11%
A.都能得到线性回归模型结构参数的最佳线性无偏估计结果
B.两种方法估计参数的思路存在较大差异
C.都遵循一个原则——使参数估计结果尽可能接近参数真值
D.都能得到线性回归模型随机误差项方差的无偏估计
多元线性回归模型满足基本假设的情况时,其参数的普通最小二乘估计是()。
A.非线性有偏估计
B.非线性无偏估计
C.线性有偏估计
D.线性无偏估计
如果经典多元线性回归模型(CLRM)中的随机干扰项不服从正态分布,那么,参数的OLS估计量将是有偏的()。
参考答案:错误
A.普通最小二乘法和矩估计法得到的结果相同,但是与最大似然估计法不相同
B.普通最小二乘法和最大似然估计法得到的结果相同,但是与矩估计法不相同
C.这三种方法估计的结果是各不相同的
D.这三种方法估计的结果是相同的
A.在现有模型上,加入新的变量,所得到的R^2的值不会增加
B.线性回归的前提假设之一是残差必须服从独立正态分布
C.残差的方差无偏估计是SSE/(n-p)
D.自变量和残差不一定保持相互独立
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