未知类型：{'options': ['将对应[img=15x17]18038cd09615518.png[/img]的最小值的[img=14x18]18038cd09f4f55b.png[/img]与对应[img=15x17]18038cd09615518.png[/img]的最大值的[img=14x18]18038cd09f4f55b.png[/img]相连', '最小化残差之和', '最小化残差绝对值之和', '最小化残差的平方之和'], 'type': 102}
举一反三
- OLS估计量是通过（）推导的： A: 将对应[img=15x17]1803a343c56f4ea.png[/img]的最小值的[img=14x18]1803a343cdcf965.png[/img]与对应[img=15x17]1803a343c56f4ea.png[/img]的最大值的[img=14x18]1803a343cdcf965.png[/img]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
- OLS估计量是通过（）推导的： （提示：最小二乘法，最小化的？？） A: 将对应[img=15x17]180363022da5451.png[/img]的最小值的[img=14x18]18036302364eedf.png[/img]与对应[img=15x17]180363022da5451.png[/img]的最大值的[img=14x18]18036302364eedf.png[/img]相连 B: 最小化残差之和 C: 最小化残差绝对值之和 D: 最小化的残差平方和
- 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
- OLS估计量是通过（）推导的： A: 最大化残差的平方之和 B: 最小化残差之和 C: 最小化残差的平方之和 D: 最小化残差绝对值之和
- 由目标函数（），推导得出OLS估计量： A: 最小化残差平方和 B: 最小化残差和 C: 最大化残差平方和 D: 最小化残差绝对值之和
内容
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已知f(x)=ax3+9x2+6x-7,若f′(-1)=4,则a的值等于( ) 未知类型：{'options': ['', ' [img=21x43]17e43b334c7c4e1.png[/img]', ' [img=21x43]17e43b33553a4db.png[/img]', ' [img=21x43]17e43b335f18df7.png[/img]'], 'type': 102}
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线性回归模型的最小二乘估计的残差[img=20x21]17d622f5d2caa11.png[/img]满足( )。 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
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已知函数f(x)是偶函数,且[img=32x28]17e0bf9077056a0.png[/img]f(x)=a,则下列结论一定正确的是( ) 未知类型：{'options': ['17e0bf90830f17d.pngf(x)=-a', ' [img=32x28]17e0bf90830f17d.png[/img]f(x)=a', ' [img=32x28]17e0bf90830f17d.png[/img]f(x)=|a|', ' [img=32x28]17e0bf9077056a0.png[/img]f(x)=|a|'], 'type': 102}
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下列函数中为同一个函数的是() 未知类型：{'options': ['f(x)=x,g(x)=[img=25x39]17e43f7e294a229.png[/img]', ' f(x)=x,g(x)=[img=39x24]17e43f7e31cdea3.jpg[/img]', ' f(x)=x,g(x)=[img=35x25]17e43f7e3c419e9.png[/img]', ' f(x)=|x|,g(x)=[img=35x25]17e43f7e3c419e9.png[/img]'], 'type': 102}
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已知函数f(x)=[img=15x17]17da565a01a833e.jpg[/img][img=64x19]17da5d07b166982.jpg[/img]，求函数的最大值和最小值