При обсуждении свойств оценок параметров классической линейной регрессионной модели важно понимать, какие характеристики являются ключевыми для этих оценок. Давайте рассмотрим основные свойства и выделим то, что не относится к ним.

• Несмещенность: Оценки параметров являются несмещенными, если в среднем они равны истинным значениям параметров.
• Состоятельность: Оценки являются состоятельными, если при увеличении объема выборки они сходятся к истинным значениям параметров.
• Эффективность: Оценки являются эффективными, если они имеют наименьшую дисперсию среди всех несмещенных оценок.
• Нормальность: При соблюдении определенных условий, оценки параметров имеют нормальное распределение в больших выборках (по теореме центральной предельной теоремы).

Теперь давайте определим, что не относится к этим свойствам. Например, можно сказать, что:

• Оценки параметров всегда будут нормальными независимо от объема выборки. Это неверно, так как нормальность оценок достигается только при достаточно большом объеме выборки.
• Оценки параметров являются единственными возможными оценками. Это также неверно, поскольку существуют различные методы оценивания, и разные методы могут давать разные оценки.
• Оценки параметров всегда будут иметь одинаковую дисперсию. Это неверно, так как дисперсия оценок может зависеть от различных факторов, таких как размер выборки и вариация данных.

Таким образом, когда мы говорим о свойствах оценок параметров классической линейной регрессионной модели, важно помнить, что не все утверждения о них являются верными.