加权最小二乘法中,参数估计量应该使得()最小
A: 残差平方和
B: 加权残差平方和
C: 残差绝对值之和
D: 加权残差绝对值之和
A: 残差平方和
B: 加权残差平方和
C: 残差绝对值之和
D: 加权残差绝对值之和
B
举一反三
内容
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加权最小二乘法是让加权后的残差平方和最小
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多元线性回归的最小二乘估计原理是指( )。 A: 残差平方和最小 B: 加权残差平方和最小 C: 使样本回归函数尽可能接近总体回归函数 D: 加权残差平方和最大
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中国大学MOOC: 加权最小二乘法是让加权后的残差平方和最小
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OLS估计量是通过（）推导的： A: 将对应Xi的最小值的Yi与对应Xi的最大值的Yi相连 B: 最小化残差之和 C: 最小化残差绝对值之和 D: 最小化残差的平方之和
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线性回归模型常用的参数估计方法是（） A: 最大二乘法 B: 最小残差和法 C: 最大残差和法 D: 最小二乘法