回归系数的最小二乘估计使其平方和最小的是（）A、各点到X均数直线的横向距离B、各点到X轴的横向距离C、各点到回归直线的垂直距离D、各点到Y均数直线的垂直距离E、各点到Y轴的垂直距离

回归系数的最小二乘估计使其平方和最小的是（）

  • A、各点到X均数直线的横向距离
  • B、各点到X轴的横向距离
  • C、各点到回归直线的垂直距离
  • D、各点到Y均数直线的垂直距离
  • E、各点到Y轴的垂直距离

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回归系数的最小二乘估计使其平方和最小的是各点到Y均数直线的垂直距离。() 此题为判断题(对，错)。
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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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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
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最小二乘准则是指()A.随机误差项iu的平方和最小;B.iY与它的期望值Y的离差平方和最小;C.iX与它的均值X的离差平方和最小;D.残差ie的平方和最小。
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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，估计回归系数的最小二乘法的原理是（ ）。
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寻找实际值与拟合值的离差平方和为最小的回归直线是( )的基本思想。A.点估计B.区间估计C.最小二乘估计D.总体估计
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异方差性的影响主要有（）。A、普通最小二乘估计量是有偏的B、普通最小二乘估计量是无偏的C、普通最小二乘估计量不再具有最小方差性D、建立在普通最小二乘估计基础上的假设检验失效E、建立在普通最小二乘估计基础上的预测区间变宽
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对于经典线性回归模型，回归系数的普通最小二乘估计量具有的优良特性有（）A、无偏性B、线性性C、有效性D、确定性E、误差最小性
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模型中引入一个无关的解释变量（）A、对模型参数估计量的性质不产生任何影响B、导致普通最小二乘估计量有偏C、导致普通最小二乘估计量精度下降D、导致普通最小二乘估计量有偏，同时精度下降
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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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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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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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最小平方法是通过使残差平方和最小来估计回归系数的
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根据（）为最小的原则来确定回归系数，称为最小二乘原则。
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回归系数的最小二乘估计是最优线形无偏估计量
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最小二乘估计方法的本质要求是（）A、各点到直线的垂直距离的和最小B、各点到x轴的纵向距离的平方和最小C、各点到直线的垂直距离的平方最小D、各点到直线的纵向距离的平方和最小
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问答题“灰度差的平方和最小”影像匹配和最小二乘影像匹配的相同点及差别是什么？
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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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判断题回归系数的最小二乘估计是最优线形无偏估计量A对B错
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单选题根据最小二乘法估计回归方程参数的原理是（ ）。A残差平方和最小B残差的二倍最小C相关系数最小D总离差最小
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问答题回归系数的普通最小二乘估计具有哪些统计性质？要想获得理想的系数估计以及较好的预测效果，对观测样本有何要求？
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判断题最小平方法是通过使残差平方和最小来估计回归系数的A对B错
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填空题根据（）为最小的原则来确定回归系数，称为最小二乘原则。
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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
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多选题对于经典线性回归模型，回归系数的普通最小二乘估计量具有的优良特性有（）A无偏性B线性性C有效性D确定性E误差最小性
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