以y表示实际观测值,表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则是使( )最小。

以y表示实际观测值,表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则是使( )最小。


参考解析

解析:最小二乘准则认为,和`β应选择:是残差平方和最小,即:

达到最小,这就是最小二乘准则(原理),这种估计回归参数的方法称为普通最小二乘法(OLS)。

相关考题:

用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程,其最小二乘法的原理是使( )。A.实际Y值与理论 值的离差和最小B.实际Y值与理论 值的离差平方和最小C.实际Y值与Y平均值的离差和最小D.实际Y值与Y平均值的离差平方和最小

用最小二乘法估计线性回归模型参数的原则是,各观测点距回归直线的()。 A、纵向距离之和最小B、垂直距离的平方和最小C、横向距离的平方和最小D、纵向距离的平方和最小

在一元线性回归模型中,e表示()。A、估计值Y在回归直线上的截距B、回归直线的斜率C、误差即实际值和估计值之间的差额D、因变量

用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程,其最小二乘法的原理是使( )。A.实际Y值与理论Y值的离差和最小B.实际Y值与理论Y值的离差平方和最小C.实际Y值与Y平均值的离差和最小D.实际Y值与Y平均值的离差平方和最小

用最小平方法建立回归方程,如果用表示回归估计值,y表示因变量观察值,则最小平方法配合的回归直线可以满足的条件是( )。A.B.C.D.

用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程,其最小二乘法的原理是使( )。A.实际Y值与理论值的离差和最小B.实际Y值与理论值的离差平方和最小C.实际Y值与Y平均值的离差和最小D.实际Y值与Y平均值的离差平方和最小

在回归分析中,估计回归系数的最小二乘法的原理是使得( )的离差平方和最小。A.自变量观测值与均值之间B.因变量估计值与均值之间C.自变量观测值与估计值之间D.因变量观测值与估计值之间

在回归分析中,估计回归系数的最小二乘法的原理是()。A:使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小B:使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小C:使得观测值与估计值之间的乘积最小D:使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小

回归分析中的估计标准误差反映了实际观测值与回归估计值之间的差异程度。()

一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值,一般要用最小二乘法作出估计。()

对于一元线性回归模型,最小二乘方法是被解释变量的估计值与观测值的差值平方和达到最小时所求得的值作为参数的估计量。( )

多元线性回归分析中的ESS反映了( )A.因变量观测值总变差的大小B.因变量回归估计值总变差的大小C.因变量观测值与估计值之间的总变差D.Y关于X的边际变化

回归模型y=Xβ+μ存在近似共线性,如果使用普通最小二乘法估计其中的参数,那么参数估计量的方差会( )。A.变大B.变小C.不变D.不能确定

以 Y 表示实际观测值,Y 表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则是使( )最小。

若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关,则估计模型参数应采用()。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法

如果一元线性回归方程的估计标准误差说明实际观测值y与估计值完全一致。

若回归模型的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关,则估计参数应采用()。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法

多元线性回归分析中的 ESS反映了()A、因变量观测值总变差的大小B、因变量回归估计值总变差的大小C、因变量观测值与估计值之间的总变差D、Y关于X的边际变化

若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用()。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法

用最小二乘法估计的总体回归系数估计值是一个随机变量

回归估计标准误差是因变量实际观测值与估计值之间的(),是判断回归方程()的统计指标。

单选题在回归分析中,估计回归系数的最小二乘法的原理是(  )。[2014年真题]A使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小B使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小C使得观测值与估计值之间的乘积最小D使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小

判断题回归分析中的估计标准误差反映了实际观测值与回归估计值之间的差异程度。A对B错

判断题用最小二乘法估计的总体回归系数估计值是一个随机变量A对B错

单选题若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关,则估计模型参数应采用()。A普通最小二乘法B加权最小二乘法C广义差分法D工具变量法

判断题如果一元线性回归方程的估计标准误差说明实际观测值y与估计值完全一致。A对B错

单选题在一元线性回归模型中,e表示()。A估计值Y在回归直线上的截距B回归直线的斜率C误差即实际值和估计值之间的差额D因变量