学习笔记，仅供参考，有错必纠
简答题
- 简述无偏估计量与最小方差无偏估计量的定义
无偏性，是指估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数。
最小方差无偏估计，是在无偏估计类中使均方误差达到最小的估计量。
- 说明回归模型的假设以及当这些假设不成立时的应对方法
多元回归模型的基本假定有：
若模型中存在多重共线性时，解决的方法有：
(1)将一个或多个相关的自变量从模型中剔除，使保留的自变量尽可能不相关。
(2)如果要在模型中保留所有的自变量，那就应该：避免进行单个回归系数的t检验；对因变量y进行估计时，应该限定在自变量样本值范围内。
若模型中存在序列相关时，解决的方法有：
首先要查明序列相关产生的原因，如果是回归模型选用不当，则应该改用适当的回归模型；如果是缺少重要的自变量，则应增加自变量；如果以上两种方法都不能消除序列相关，则需采用迭代法、差分法等方法处理