被解释变量的观测值 被解释变量的观测值与其回归理论值之间的偏差，称为（）；被解释变量的观测值与其回归估计值之间的偏差，称为（）。
回归分析中的估计标准误差可以反映（）。A.回归方程的拟合程度B.估计值与实际值之间的差异程度C.自变量与因变量的离差程度D.因变量估计值的可靠程度E.回归方程使用价值程度
在一元线性回归模型中，e表示()。A、估计值Y在回归直线上的截距B、回归直线的斜率C、误差即实际值和估计值之间的差额D、因变量
估计标准误差的作用是表明（ ）。A.回归方程的代表性B.样本的变异程度C.估计值与实际值的平均误差D.样本指标的代表性E.总体的变异程度
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
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
回归分析中的估计标准误差反映了实际观测值与回归估计值之间的差异程度。（）
多元线性回归分析中的ESS反映了（ ）A.因变量观测值总变差的大小B.因变量回归估计值总变差的大小C.因变量观测值与估计值之间的总变差D.Y关于X的边际变化
估计标准误差是反映（）A因变量的估计值；B自变量数列离散程度的标准；C回归方程的代表性的指标；D因变量序列离散程度的指标；E因变量估计值可靠程度的指标；
估计标准误差的作用是表明（）A、回归方程的代表性B、样本的变异程度C、估计值与实际值的平均误差D、样本指标的代表性E、总体的变异程度
如果一元线性回归方程的估计标准误差说明实际观测值y与估计值完全一致。
多元线性回归分析中的 ESS反映了（）A、因变量观测值总变差的大小B、因变量回归估计值总变差的大小C、因变量观测值与估计值之间的总变差D、Y关于X的边际变化
回归估计标准误差是反映（）。A、因变量的估计值B、自变量数列离散程度的指标C、因变量数列离散程度的指标D、回归方程代表性的指标E、因变量估计可靠程度的指标
回归估计标准误是反映（）。A、回归方程代表性大小的指标B、估计值与实际值平均误差程度的指标C、自变量与因变量离差程度的指标D、因变量估计值的可靠程度的指标E、回归方程实用价值大小的指标
如果估计标准误差Syx=0，则表明（）。A、全部观测值和回归值都不相等B、回归值代表性小C、全部观测值与回归值的离差之积为零D、全部观测值都落在回归直线上
下列有关估计标准误差的陈述。正确的有（）。A、说明回归方程代表性大小的指标B、与标准差的计算原理相同C、估计标准误差越小，表明观测值离回归直线越远D、估计标准误差越大，表明回归直线的代表性越小E、当估计标准误差为0时，说明实际值与估计值之间没有差异
在回归分析中，根据拟合的数学模型计算出来的、与实际值对应的值，称为（）。A、预测值B、理论值C、估计值D、观测值
各实际观测值与回归值的离差平方和称为（）。A、回归平方和B、剩余平方和C、总离差平方和D、估计标准误差
回归估计标准误差是因变量实际观测值与估计值之间的（），是判断回归方程（）的统计指标。
多选题估计标准误差越小，表明（）A回归方程对各观测点的代表性越差B实际观测值与估计值的差异越小C回归方程对各观测点的代表性越好D回归方程的拟合程度越高E根据各回归方程进行的预测越准确
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
多选题估计标准误差是反映（）A因变量的估计值；B自变量数列离散程度的标准；C回归方程的代表性的指标；D因变量序列离散程度的指标；E因变量估计值可靠程度的指标；
判断题回归分析中的估计标准误差反映了实际观测值与回归估计值之间的差异程度。A对B错
多选题估计标准误差的作用是表明（）A回归方程的代表性B样本的变异程度C估计值与实际值的平均误差D样本指标的代表性E总体的变异程度
单选题在回归分析中，根据拟合的数学模型计算出来的、与实际值对应的值，称为（）。A预测值B理论值C估计值D观测值
判断题如果一元线性回归方程的估计标准误差说明实际观测值y与估计值完全一致。A对B错
单选题在一元线性回归模型中，e表示（）。A估计值Y在回归直线上的截距B回归直线的斜率C误差即实际值和估计值之间的差额D因变量