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.使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小D.使得观测值与估计值之间的乘积和最小
在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（ ）。
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.使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小
D.使得观测值与估计值之间的乘积和最小
B.使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小
C.使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小
D.使得观测值与估计值之间的乘积和最小
参考解析
解析：对于给定的n组观测值，可用于描述数据的直线有很多条．究竟用哪条直线来代表两个变量之间的关系，需要有一个明确的原则。我们自然会想到距离各观察点最近的一条直线，即实际观测点和直线间的距离最小。根据这一思想对回归模型进行估计的方法称为最小二乘法。最小二乘法就是使得因变量的观测值与估计值之间的离差平方和最小来估计参数的方法。
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