在建立利润额(y)对产品销售额(x)的直线回归方程[*]时，对β0与β1两个待定系数，普遍是按最小二乘准则估计，这种估计的实质是使( )。A．B．C．D．
估计线性回归方程中的回归参数β0β1时，普遍采用的估计准则是最小二乘准则。A．正确B．错误
按最小二乘法估计回归方程中参数的实质是使( )。A．B．C．D．
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．
根据最小二乘估计,可以得到总体回归方程。() 此题为判断题(对，错)。
在回归分析中,不属于参数估计方法改进方向的选项是?() A.非线性回归B.主成分回归C.岭回归D.偏最小二乘回归
假设线性回归模型满足全部基本假设,最小二乘回归得到的参数估计量具备()。 A.可靠性B.一致性C.线性D.无偏性
关于一元线性回归方程=a+bx，以下说法错误的是( )。A.x是随机变量B.b>0时，y随x增大而增大C.可以用最小二乘估计a、b的值D.回归效果好的方程可以用于预测
在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。（ ）
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，在经典线性回归的假定下，参数的最小二乘估计量是最小方差无偏估计。（ ）
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
多元线性回归模型满足基本假设的情况时，其参数的普通最小二乘估计是（ ）。A.非线性有偏估计B.非线性无偏估计C.线性有偏估计D.线性无偏估计
下列情况回归方程中可能存在多重共线性的有（ ）。Ⅰ.模型中所使用的自变量之间相关Ⅱ.参数最小二乘估计值的符号和大小不符合经济理论或实际情况Ⅲ.增加或减少解释变量后参数估计值变化明显Ⅳ.R2值较大大.但是回归系数在统计上几乎均不显著A：Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB：Ⅱ.Ⅲ.ⅣC：Ⅰ.Ⅲ.ⅣD：Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
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，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。
线性回归模型y=β0+β1x+u中，随机误差产生的原因有（）A、模型设定误差B、对y的观测误差C、对β0的估计错误D、对β1的估计错误E、各种细小的偶然误差
回归分析中估计回归参数的方法主要有（）。A、相关系数法B、方差分析法C、最小二乘估计法D、极大似然法E、矩估计法
存在多重共线情况下，多元线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量不再是最佳线性无偏估计。
存在异方差情况下，线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量是有偏的和非有效的。
满足基本假设条件下，一元线性回归模型的被解释变量及参数β0、β1的普通最小二乘估计量都服从正态分布。
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？
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。
请解释用于多重线性回归参数估计的最小二乘法的含义。
回归方程y=a+bx中的参数a是（），b是（）。在统计中估计特定参数的常用方法是（）。
判断题在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。( )A对B错
判断题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。A对B错