为什么在对参数进行最小二乘估计之前，要对模型提出古典假定？
第1题：
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。
第2题：
第3题：
模型中引入一个无关的解释变量（）
A.对模型参数估计量的性质不产生任何影响
B.导致普通最小二乘估计量有偏
C.导致普通最小二乘估计量精度下降
D.导致普通最小二乘估计量有偏，同时精度下降
第4题：
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？
第5题：
第6题：
A、普通最小二乘估计量是无偏的
B、普通最小二乘估计量是一致的
C、普通最小二乘估计量是有偏的
第7题：
第8题：
为什么在对参数进行最小二乘估计之前，要对模型提出古典假定？
在古典假定条件下，OLS估计得到的参数估计量是该参数的最佳线性无偏估计，具有无偏性、有效性、线性。总之，作古典假定是为了使所作出的估计具有较好的统计性质和方便地进行统计推断。
第9题：
第10题：
模型结构参数的普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性、有效性，随机干扰项方差的普通最小二乘估计量也是无偏的。