由于所有的经典假设都满足,因此对 Y=B0+B1X1+B2×2+1 式进行0LS估计,可得到无偏且一致的估计量 注意:由于B2=0,因此,E⑥2)=0 但是,OLS估计量却不具有最小方差性。 Y=0+a1X1+中X1的方差 Var(a) Y=B0+B1X1+B2X2+中X1的方差am(B) 当X1与X2完全线性无关时:ar(a)=m(B) 否则: Var(B,>var(a,由于所有的经典假设都满足，因此对 Y=0+1X1+2X2+ (**) 式进行OLS估计，可得到无偏且一致的估计量。 但是，OLS估计量却不具有最小方差性。 Y=0+ 1X1+v 中X1的方差:  = 2 1 2 1 ( ˆ ) i x Var   Y=0+1X1+2X2+ 中X1的方差:  − = (1 ) ) ˆ ( 2 2 1 2 1 1 2 i x x x r Var   当X1与X2完全线性无关时: ) ˆ ( ˆ ) ( Var 1 = Var 1 否则： ) ( ˆ ) ˆ ( Var 1  Var 1 注意：