对于多元线性回归模型,参数β的最小二乘估计为,则是β的无偏估计。
对
举一反三
- 在多元线性回归模型中,回归参数的最小二乘估计为
- 多元线性回归模型满足基本假设的情况时，其参数的普通最小二乘估计是 （ ）。 A: 非线性有偏估计 B: 非线性无偏估计 C: 线性有偏估计 D: 线性无偏估计
- 对于多元线性回归模型[img=105x33]1786971d4eb7b33.png[/img]，参数β的最小二乘估计为[img=48x97]1786971d70aeb71.png[/img]，则[img=48x97]1786971d70aeb71.png[/img]是β的无偏估计。 A: 对 B: 错
- 对线性回归模型进行最小二乘估计,最小二乘准则是____________________。
- 多元线性回归模型的最小二乘估计与简单线性回归的原理不同
内容
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在模型古典假定满足的条件下，多元线性回归模型的最小二乘估计是（ ）估计
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对线性回归模型进行最小二乘估计,最小二乘准则是尽可能远离。( )
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对一元线性回归下列说法错误的是：（ ）。 A: 若假设误差服从正态分布，参数的最小二乘估计和极大似然估计是不相同的 B: 参数的最小二乘估计都是相应变量y的线性函数 C: 参数的最小二乘估计都是无偏估计 D: 参数之间是相关的
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在正态条件下，多元线性回归模型参数[img=11x23]17de9039a0cc65a.png[/img]的最小二乘估计和最大似然估计（ ） A: 最小二乘估计优于最大似然估计 B: 最大似然估计优于最小二乘估计 C: 是完全相同的 D: 不能确定
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为什么说最小二乘估计量是最优线性无偏估计量？对于多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计量的条件是什么？