按最小二乘法估计回归方程中参数的实质是使( )。A．B．C．D．
若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（）。A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法
在最小二乘法计算曲线回归方程式中（）表示吸光度。A.XB.YC.aD.b
最小二乘法回归方程式中的y是代表( )。A.浓度B.吸光度C.加入量D.透光率
用最小二乘法拟合回归直线方程，其基本原理是（ ）。
根据计算结果写出回归方程式，并指出回归系数正确的经济含义是（ ）。
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
在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（ ）。
最小二乘法回归方程式中的y是代表（）。A、浓度B、吸光度C、加入量D、透光率
最小二乘法回归方程式中的（）是代表灵敏度。A、yB、xC、aD、b
若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（）。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法
最小二乘法是计算回归参数的最基本方法，是使偏差平方和最小的方法（）
若回归模型的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计参数应采用（）。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法
将非线性回归模型转换为线性回归模型，常用的数学处理方法有（）A、直接置换法B、对数变换法C、级数展开法D、广义最小二乘法E、加权最小二乘法
回归分析中通常采用最小二乘法，下列关于最小二乘法的说法，错误的是（）。A、从理论上讲，最小二乘法可获得最佳估计值B、最小二乘法通过平方后计算得出的较大误差赋予了更大的权重C、计算平方偏差和要比计算绝对偏差和难度大D、最小二乘法提供了更有效的检验方法
在最小二乘法线性回归方程式中（）表示吸光度。A、xB、aC、yD、b
若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（）。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法
一元线性分析中，（）确定的回归方程偏差最小。A、最小二乘法B、端值法C、平均法
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
单选题若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（）。A普通最小二乘法B加权最小二乘法C广义差分法D工具变量法
单选题若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（）。A普通最小二乘法B加权最小二乘法C广义差分法D工具变量法