利用最小二乘法拟合回归方程的数学依据是：令被解释变量的观测值和估计值之间（）。A．所有离差皆为零B．离差的平方和为零C．离差之和为零D．离差平方和为最小
利用最小二乘法拟合回归方程的数学依据是：令被解释变量的观测值和估计值之间（）。
A．所有离差皆为零
B．离差的平方和为零
C．离差之和为零
D．离差平方和为最小
参考答案和解析
离差平方和为最小
相关考题：
根据资料计算的判定系数R2=0.96978，这表明( )。A．在Y的总变差中，有96.98%可以由解释变量X做出解释B．回归方程对样本观测值的拟合程度良好C．在Y的总变差中，有3.02%可以由解释变量X做出解释D．回归方程对样本观测值的拟合优度不高
统计检验中的拟合优度检验，用判定系数的R2大小来检验。R2值越接近于0，越表明( )。A.回归方程对样本观测值的拟合程度良好B.总体平方和与回归平方和越接近C.总体平方和与残差平方和越接近D.被解释变量中的信息未被解释的比例就越大E.被解释变量中的信息由解释变量解释的比例就越小此题为多项选择题。请帮忙给出正确答案和分析，谢谢!
下列关于一元线性回归方程说法正确的是( )。A．是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型B．x为因变量，Y为自变量C．可以用最小二乘法求得一元线性回归方程中的未知常数D．回归系数表示自变量每变动一个单位时，因变量的平均变化量E．根据给定自变量的值可以估计因变量的估计值
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
最小二乘法的原理是使得（ ）最小。A.因变量的观测值Yi与自变量的观测值Xi之间的离差平方和B.因变量的观测值Yi与估计值之间的离差平方和C.自变量的观测值Xi与均值之间的离差平方和D.因变量的观测值Yi与均值之间的离差平方和
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.使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小D.使得观测值与估计值之间的乘积和最小
残差平方和是指（）。A、随机因素影响所引起的被解释变量的变差B、解释变量变动所引起的被解释变量的变差C、被解释变量的变差中，回归方程不能作出解释的部分D、被解释变量的总离差平方和回归平方之差E、被解释变量的实际值与拟合值的离差平方和
总体回归线是指（）A、解释变量X取给定值时，被解释变量Y的样本均值的轨迹。B、样本观测值拟合的最好的曲线。C、使残差平方和最小的曲线。D、解释变量X取给定值时，被解释变量Y的条件均值或期望值的轨迹。
采用最小平方法拟合的回归方程，要求满足的条件是（）。A、因变量实际值与其估计值的离差总和为0B、因变量实际值与其平均值的离差总和为0C、因变量实际值与其估计值的离差平方和最小D、因变量实际值与其平均值的离差平方和最小
单选题最小二乘法的原理是使得（ ）最小。A 因变量的观测值与自变量的观测值之间的离差平方和B 因变量的观测值与估计值之间的离差平方和C 自变量的观测值与均值之间的离差平方和D 因变量的观测值与均值之间的离差平方和
单选题总体回归线是指（）A解释变量X取给定值时，被解释变量Y的样本均值的轨迹。B样本观测值拟合的最好的曲线。C使残差平方和最小的曲线。D解释变量X取给定值时，被解释变量Y的条件均值或期望值的轨迹。
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
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