普通最小二乘法是事故预测参数模型的参数估计方法，用于计算参数估计值并使（）参数估计方法
A: 残差平方和
B: 方差值
C: 最小的线性回归
D: 方差平方和
A: 残差平方和
B: 方差值
C: 最小的线性回归
D: 方差平方和
举一反三
- 下列关于一元线性回归模型的参数估计，描述正确的是（） A: 若以Y表示实际观测值，表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使为零 B: 普通最小二乘法的原理是使回归估计值与实际观测值的偏差尽可能小 C: 若以Y表示实际观测值，表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使最小 D: 普通最小二乘法是唯一的估计参数的方法
- 间接最小二乘法是：（）。 A: 使用最小二乘法间接估计简化式参数 B: 仅估计得到简化式参数 C: 恰好可识别模型的参数估计方法 D: 过度可识别模型的参数估计方法
- 利用OLS法估计模型参数的判定准则是（）。 A: 总离差平方和最小 B: 回归平方和最小 C: 残差平方和最小 D: 残差平方和等于0
- 哪些不属于事故预测参数模型的参数评估方法 A: 普通最小二乘法 B: 贝叶斯估计法 C: 最大估计法 D: 最小似然估计法
- 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。