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普通最小二乘估计OLS是根据样本残差平方之和最小来估计参数的

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第1题

普通最小二乘估计OLS是对待估参数求偏导来估计参数的
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第2题

当经典假设不满足时,普通最小二乘估计一定不是最优线性无偏估计量
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第3题

当经典假设满足时,普通最小二乘估计量具有最优线性无偏估计特征
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第4题

普通最小二乘得到的被解释变量的估计的均值等于实际值的均值
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第5题

在一元线性回归中,下面那一项不是最小二乘估计的性质

A.线性性

B.无偏性

C.独立性

D.最佳线性无偏性

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第6题

关于插值方法,下面哪个说法不正确

A.插值法与最小二乘拟合效果一样

B.插值法会经过每一个已知节点

C.插值法可以用来根据已知节点数据估计未知节点的数值

D.三次样条插值能保证节点处是二阶可导的

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第7题

高斯—马尔可夫定理是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
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第8题

在任何情况下OLS估计量都是待估参数的最优线性无偏估计
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第9题

解释变量存在完全多重共线性时仍可以得到参数ols估计式
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第10题

在MATLAB的线性最小二乘拟合中,是多项式拟合的函数为

A.polyfit

B.lsqcurvefit

C.lsqnonlin

D.griddata

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第11题

关于样本回归模型的下列说法正确的是

A.是描述样本回归线的方程

B.是在样本回归函数的基础上加上残差得到的反映个体水平的方程

C.是反映解释变量既定情况下被解释变量的平均水平的方程

D.是样本回归函数

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