最小平方法是通过使因变量的观测值与估计值之间的离差平方和最小来估计参数的方法。
举一反三
- 最小二乘法的原理是使得()最小。 A: 因变量的观测值可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: 因变量的观测值与平均值之间的离差平方和
- 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
- 利用最小平方法估计回归方程的数学依据是：令观测值和估计值之间（ ）。 A: 所有离差皆为零 B: 离差之和为零 C: 离差平方和为零 D: 离差平方和最小
- [color=rgb(89,89,89)]最小二乘法的原理是使得（[color=rgb(89,89,89)] [/color]）最小。[/color] 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
- 由普通最小二乘估计得到的回归直线，要求满足被解释变量的（ ）。 A: 平均值与其估计值的离差平方和最小 B: 实际值与其平均值的离差平方和最小 C: 实际值与其估计值的离差和为0 D: 实际值与其估计值的离差平方和最小