单选题根据方差分析原理，将y的n个观察值之间的差异，用观察值yi与其平均值y的离差平方和来表示，并称之为（）A总离差平方和B回归平方和C残差平方和
单选题
根据方差分析原理，将y的n个观察值之间的差异，用观察值yi与其平均值y的离差平方和来表示，并称之为（）
A
总离差平方和
B
回归平方和
C
残差平方和
参考解析
解析：
暂无解析
相关考题：
用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程，其最小二乘法的原理是使（ ）。A．实际Y值与理论 值的离差和最小B．实际Y值与理论 值的离差平方和最小C．实际Y值与Y平均值的离差和最小D．实际Y值与Y平均值的离差平方和最小
最小平方的中心思想,使通过数学模型,配合一条较为理想的趋势线。这条趋势线必须满足()。 A.原数列的观察值与模型的估计值的离差平方和为零B.原数列的观察值与模型的估计值的离差平方和为最小C.原数列的观察值与模型的估计值的离差总和为零D.原数列的观察值与模型的估计值的离差总和为最小
下列关于回归平方和的说法，正确的有( )。A.自变量的变动对因变量的影响引起的变差B.无法用回归直线解释的离差平方和C.回归值与均值离差的平方和D.实际值y与均值离差的平方和E.总的变差平方和与残差平方和之差
用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程，其最小二乘法的原理是使( )。A．实际Y值与理论Y值的离差和最小B．实际Y值与理论Y值的离差平方和最小C．实际Y值与Y平均值的离差和最小D．实际Y值与Y平均值的离差平方和最小
用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程，其最小二乘法的原理是使（ ）。A．实际Y值与理论值的离差和最小B．实际Y值与理论值的离差平方和最小C．实际Y值与Y平均值的离差和最小D．实际Y值与Y平均值的离差平方和最小
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
下列关于回归平方和的说法，正确的有（ ）Ⅰ.总的变差平方和与残差平方和之差Ⅱ.无法用回归直线解释的离差平方和Ⅲ.是回归值y与均值离差的平方和Ⅳ.实际值y与均值离差的平方和 A、Ⅰ.Ⅱ.ⅢB、Ⅰ.Ⅱ.ⅣC、Ⅰ.ⅢD、Ⅰ.Ⅳ
下列关于回归平方和的说法，正确的有（ ）。Ⅰ.总的变差平方和与残差平方和之差Ⅱ.无法用回归直线解释的离差平方和Ⅲ.回归值与均值离差的平方和Ⅳ.实际值y与均值离差的平方和 A、Ⅰ.ⅡB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅲ.ⅣD、Ⅰ.Ⅲ
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
最小平方的中心思想，使通过数学模型，配合一条较为理想的趋势线。这条趋势线必须满足（）。A、原数列的观察值与模型的估计值的离差平方和为零B、原数列的观察值与模型的估计值的离差平方和为最小C、原数列的观察值与模型的估计值的离差总和为零D、原数列的观察值与模型的估计值的离差总和为最小
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
单选题用最小平方法配合直线趋势要求（）A观察值与趋势值之间的离差平方和等于零。B观察值与趋势值的离差平方和为最小。C观察值与趋势值之间的离差平方和为最小。D观察值与趋势值之间的离差平方和等于1
单选题下列关于回归平方和的说法，正确的有（ ）。Ⅰ．总的离差平方和与残差平方和之差Ⅱ．无法用回归直线解释的离差平方和Ⅲ．回归值y(∧)与均值y(＿)的离差平方和Ⅳ．实际值y与均值y(＿)的离差平方和AⅠ、ⅡBⅠ、ⅢCⅠ、ⅣDⅡ、Ⅲ
单选题利用最小平方法配合回归方程的数学依据是：令观察值和估计值之间（）。A所有离差皆为零B离差之和为零C离差的平方和为零D离差平方和为最小