题目内容
（请给出正确答案）
[多选题]
标准线形回归模型中，回归系数的最小二乘估计量是（)。
A.无偏估计量
B.一致估计量
C.线性估计量
D.最优线性无偏估计量
E.随机变量
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更多“标准线形回归模型中，回归系数的最小二乘估计量是()。”相关的问题
利用LOANAPP.RAW中的数据。
(i)估计第7章的计算机练习C8第(iii)部分中的方程，计算其异方差-稳健的标准误。将βwhite的95%的置信区间与非稳健的置信区间相比较。
(ii)由第(i)部分的回归计算拟合值。其中有没有哪个估计值小于0？有没有哪个估计值大于1？而这些情况对加权最小二乘估计的应用意味着什么？
利用数据集GPA1.RAW。
(i)利用OLS估计一个将colGPA与hsGPA，ACT，skipped和PC相联系的模型。求OLS残差。
(ii)计算异方差性的怀特检验特殊情形。在对colGPA，和colGPA，的回归中，求拟合值。
(iii)验证第(ii)部分得到的拟合值都严格为正。然后利用权数1/h求加权最小二乘估计值。根据对应的OLS估计值，将逃课和拥有计算机之影响的加权最小二乘估计值与对应OLS估计值相比较。它们的统计显著性如何？
(iv)在第(iii)部分的WLS估计中，求异方差-稳健的标准误。换言之，容许第(ii)部分中所估计的方差函数可能误设(参见问题8.4)。标准误与第(iii)部分相比有很大变化吗？
利用数据集401KSUBS.RAW。
(i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型，解释变量为inc，inc²，age，age²和male。求通常的OLS标准误和异方差-稳健的标准误。它们有重要差别吗？
(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验，并分析系数估计值是否大致对应于第(ii)部分中描述的理论值。
(iv)在验证了第(i)部分的拟合值都介于0和1之间后，求这个线性概率模型的加权最小二乘估计值。它们与OLS估计值有重大差别吗？
利用WAGEPAN.RAW中的数据。
(i)估计模型
用混合最小二乘法，算出估计值和常见形式的标准误差。
(ii)用随机效应估计(i)中模型(试想vit=ai+uir)，RE和混合最小二乘估计的β1值比较如何？
(iii)RE和混合最小二乘估计的标准误差一致吗？哪一个更可信？为什么？。
(iv)在(i)、(ii)的估计中加入一完整系列的年份虚拟变量。你在(i)、(ii)中得到的结论有什么变化吗？
(v)现在从(iv)出发，用FE估计模型，指出除年份外的所有解释变量。对年份虚拟变量，FE与RE估计的系数有何不同？
(vi)你能从这个具体例子中得出什么一般结论？
A.Joinpoint回归就是要找出有多少拐点，并估计各拐点间回归系数修正参数
B.Joinpoint回归模型是用Z检验进行分段点的假设
C.Joinpoint回归模型在处理多个趋势段的长期疾病数据时存在一定优势
D.以上都对
设随机变量Y与普通变量x间满足模型Y=β0+β1x+ε，ε~N(0，σ2)，则未知参数β0，β1的最小二乘估计
=()，
=()。
考虑简单回归模型
令z为x的二值工具变量。运用式(15.10)，ⅣV估计量，可以写成：
其中，
是zi=0的那部分样本中yi和xi的样本平均值，而
是zi=1的那部分样本中yi和xi的样本平均值。该估计量称为群组估计量， 它是由沃尔德(Wald， 1940) 最先提出。
使用PNTSPRD.RAW中的数据。
(i)变量sprdcvr是一个二值变量，若在大学篮球比赛中实际分数差距超过拉斯维加斯让分，则此变量取值1。sprdcvr的期望值(比方说u)表示在一场随机抽取的比赛中分差超过让分的概率。在10%的显著性水平上相对于H1:μ≠0.5检验H0:μ=0.5，并讨论你的结果。(提示：将sprdcvr只对一个截距项进行回归便得到一个r统计量，利用这个统计量很容易完成。)
(ii)553个样本中有多少场比赛是在中立场地进行的？
(iii)估计线性概率模型
并以通常的形式报告结论。(报告通常的标准误和异方差-稳健的标准误。)哪个变量在实际上和统计上都是最显著的？
(iv)解释为什么在原假设
下，模型中不存在异方差性。
(v)利用通常的F统计量检验第(iv)部分的原假设，你得到了什么结论？
(vi)给定上述分析，你会不会认为，利用赛前可利用的信息，有可能系统地预测拉斯维加斯让分能否实现？
是标准一元线性回归模型中总体回归系数β2的最优线性无偏估计量。
