异方差对参数估计量有什么影响,随机误差项和残差项的区别和联系

异方差对参数估计量有什么影响,随机误差项和残差项的区别和联系

当模型存在异方差性时，对参数估计量的影响包括()。A.参数估计量非有效B.变量的显著性检验失去意义C.模型的预测失效D.参数估计量的方差被低估E.参数估计量的方差被高估这样，理论模型中就必须使用一个称为随机干扰项的变量来代表所有这些无法在模型中独立表示出来的影响因素，以保证模型在理论上的科学性。4、为什么对估计出参数的计量

低估了估计的标准差：因为那些更加分散的点将回归线拉向自身，从而使这些点的随机误差项的标准差减小，同方差性对假定对于证明的无偏性毫无作用，但有助于简化计算OLS估计量的抽样方差和3.OLS的误差方差对以上两式，我们可以很方便地把影响的因素分离出来，但是

百度试题题目如果模型的随机误差项存在异方差，对回归参数的OLS估计量会带来什么影响？相关知识点：试题来源：解析答：回归参数的OLS估计量仍具有无偏性，但失去有效性。反馈；所以，当模型出现异方差性时，参数OLS估计值的变异程度增大，从而造成对Y的预测误差变大，降低预测

C.参数估计量是非一致估计量D.参数将无法估计20.邹检验是检验多元线性回归模型出现了( )问题。A.异常值B.异方差C.参数发生改变D.误差序列相关21.设模型丫= %+0?+0闪+爲(DXj + “其中D为异方差是误差的方差随解释变量而变化，自相关是误差之间存在相关关系，所以应该只是估计错了，是高是低依