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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
参考答案
更多 “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” 相关考题
考题
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
考题
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
考题
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
考题
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
考题
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
考题
下列情况回归方程中可能存在多重共线性的有（ ）。
Ⅰ.模型中所使用的自变量之间相关
Ⅱ.参数最小二乘估计值的符号和大小不符合经济理论或实际情况
Ⅲ.增加或减少解释变量后参数估计值变化明显
Ⅳ.R2值较大大.但是回归系数在统计上几乎均不显著A：Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B：Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
C：Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
D：Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
考题
无偏估计是指（）。A、本统计量的值较好等于待估的总体参数B、所有可能样本估计值的数学期望等于待估总体参数C、样本估计值围绕待估参数使其误差最小D、样本量扩大到和总体单元相等时与总体参数一致
考题
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
考题
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
考题
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
考题
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
考题
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
考题
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
考题
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
考题
单选题下列情况回归方程中可能存在多重共线性的有（ ）。Ⅰ．模型中所使用的自变量之间相关Ⅱ．参数最小二乘估计值的符号和大小不符合经济理论或实际情况Ⅲ．增加或减少解释变量后参数估计值变化明显Ⅳ．R2值较大，但是回归系数在统计上几乎均不显著A
Ⅰ、Ⅱ、ⅢB
Ⅰ、Ⅱ、ⅣC
Ⅰ、Ⅲ、ⅣD
Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
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