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（ ）。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

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（  ）。
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

参考解析

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
查看答案
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
查看答案
用最小平方配合直线趋势要求()。 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为1
查看答案
最小二乘法的基本原理是（ ）。A．要求实际值与估计值的离差平方和为零B．要求实际值与估计值的离差平方和为最小C．要求实际值与趋势值的离差平方和为零D．要求实际值与趋势值的离差平方和为最小
查看答案
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
查看答案
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
查看答案
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
查看答案
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
查看答案
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
查看答案
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
查看答案
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
查看答案
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
查看答案
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
查看答案
用最小平方配合直线趋势要求（）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为1；
查看答案
在回归分析中，总离差平方和为（）A、变形观测值与变形观测值的回归值之差的平方和B、变形观测值的回归值与变形观测值的平均值之差的平方和C、变形观测值与变形观测值的平均值之差的平方和D、以上答案均不正确
查看答案
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
查看答案
各实际观测值与估计值的离差平方和称为（）。A、总离差平方和B、残差平方和C、回归平方和D、判定系数
查看答案
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
查看答案
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
查看答案
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
查看答案
线性回归分析中的回归平方和是指（）A、实际值与平均值的离差平方和B、估计值与平均值的离差平方和C、受自变量变动影响所引起的变差D、受随机变量变动影响所产生的误差E、总变差与残差平方和之差
查看答案
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
查看答案
单选题在回归分析中，总离差平方和为（）A变形观测值与变形观测值的回归值之差的平方和B变形观测值的回归值与变形观测值的平均值之差的平方和C变形观测值与变形观测值的平均值之差的平方和D以上答案均不正确
查看答案
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
查看答案
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
查看答案
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
查看答案
单选题用最小平方配合直线趋势要求（）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为1；
查看答案
热门标签