Under heteroscedasticity and autoco

Under heteroscedasticity and autocorrelation, the OLS estimators, are still linear,
unbiased, and asymptotically (that is in large samples) normally distributed, however,
OLS estimators no longer possess minimum variance among all linear unbiased estimators.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ภายใต้ heteroscedasticity และ autocorrelation, OLS estimators จะยังคงเส้น,
คน และ asymptotically (นั่นคือในขนาดใหญ่ตัวอย่าง) ปกติกระจาย ไร,
OLS estimators มีความแปรปรวนต่ำสุดระหว่าง estimators คนเชิงเส้นทั้งหมดไม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ภายใต้ heteroscedasticity และผิดพลาดที่สัมพันธ์ประมาณ OLS ยังคงเชิงเส้น
ที่เป็นกลางและ asymptotically (ที่อยู่ในกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่) การกระจายตามปกติ แต่
ประมาณ OLS ไม่ได้มีความแปรปรวนน้อยที่สุดในหมู่ทั้งหมดประมาณเป็นกลางเชิงเส้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

และภายใต้ heteroscedasticity autocorrelation น้อยที่สุดประมาณ เป็นเส้นตรง
เป็นกลางและ asymptotically ( คือในตัวอย่างขนาดใหญ่ ) แบบปกติ อย่างไรก็ตาม ตลาดไม่ได้มีความแปรปรวน
ประมาณขั้นต่ำของตัวประมาณแบบเชิงเส้นทั้งหมด