当回归直线对于所有数据点的偏差( )时，将估计参数的方法称为最小二乘估计法。A.最小B.最大C.最接近1D.最接近-1E.绝对值小于1

当回归直线对于所有数据点的偏差( )时，将估计参数的方法称为最小二乘估计法。

A.最小
B.最大
C.最接近1
D.最接近-1
E.绝对值小于1

参考解析

解析：回归分析中，要想从一组数据散点中，更精确地拟合一条反映所有散点集中趋势的回归直线，就要保证各实测值y与该点估计值x最接近，即(y-x)剩余值纵向垂直距离最短，就可按最小二乘准则用某函数拟合数据点来进行。

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普通最小二乘估计的直线具有以下特性（ ）。
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当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时，直接用普通最小二乘法估计参数，则参数估计量为（）A、有偏估计量B、有效估计量C、无效估计量D、渐近有效估计量
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为什么说最小二乘估计量是最优线性无偏估计量？对于多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计量的条件是什么？
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