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

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

参考解析

解析：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(又称残差)平方和最小来估计的方法。

相关考题：

在求解上述回归系数过程中，利用了最小二乘估计准则，这种估计的实质是使( )。A．B．C．D．
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回归分析中OLS(普通最小二乘法)的原理是()。
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利用最小二乘法求回归系数的原理和计算结果为( )。
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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
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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
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在回归分析中，回归系数的估计方法是（　　）。A.最小二乘法B.最大二乘法C.一致估计法D.有效估计法
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在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（ ）。
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直线回归分析中，回归系数的绝对值|b|越大，说明（）A、直线回归方程越好B、回归直线估计的效果越好C、回归直线的斜率越大D、回归直线的截距越大E、回归方程越有价值
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对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有（）。A、无偏性B、有效性C、一致性D、确定性E、线性特性
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在回归分析中，F检验主要是用来进行（）检验。A、回归方程的显著性B、相关系数的显著性C、回归系数的显著性D、估计标准误差的显著性
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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
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在回归分析中，F检验主要用于检验回归系数的显著性。
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在回归分析中，F测验主要是用来检验（）。A、相关系数的显著性B、回归关系的显著性C、回归系数的显著性D、估计标准误差的显著性
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多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。
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一元线性回归方程回归系数的计算方法有（）A、作图法B、最小二乘法C、分析法D、查表法
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在一元线性回归分析中，如果估计标准误差为0，则意味着（）。A、回归系数为0B、回归系数为1C、相关系数为0D、相关系数绝对值为1
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如何利用一元线性回归分析的原理来求回归方程中两个回归系数a和b？
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多重线性回归分析中，要描述回归方程，应采用（）。A、偏回归系数B、偏回归系数的标准误C、标准偏回归系数D、偏回归系数检验的t值E、偏回归系数检验的P值
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一元线性回归系数通常采用（）估计。A、分析法B、归纳法C、雅可比法D、最小二乘法
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样本回归函数中的回归系数的估计量是随机变量。
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在构建回归模型时，应当对模型进行检验，下列哪些论述是正确的（）。A、在一元线性回归分析中，只进行回归系数b的t检验是足够的B、在一元线性回归分析中，应当同时进行回归系数b的t检验和模型整体的F检验C、在多元回归分析中，回归系数b的t检验和模型整体的F检验是等价的D、在多元回归分析中，回归系数b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
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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
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单选题在回归分析中，回归系数的估计方法是（ ）。A最小二乘法B最大二乘法C一致估计法D有效估计法
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单选题一元线性回归系数通常采用（）估计。A分析法B归纳法C雅可比法D最小二乘法
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多选题一元线性回归方程回归系数的计算方法有（）A作图法B最小二乘法C分析法D查表法
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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
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