在线性回归模型中，所优化的目标函数是（）
A: 最小化残差平方和的均值
B: 最大化残差平方和的均值
C: 最小化结构风险
D: 最大化结构风险
A: 最小化残差平方和的均值
B: 最大化残差平方和的均值
C: 最小化结构风险
D: 最大化结构风险
A
举一反三
- 在多元线性回归分析中，若增加回归方程中的自变量个数，则（） A: 回归平方和与残差平方和都增大 B: 回归平方和与残差平方和都减少 C: 总平方和与回归平方和都增大 D: 回归平方增大，残差平方和减少 E: 总平方和与回归平方和都减少
- 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
- 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
- 推导得出OLS估计量的目标函数是 A: 最小化残差平方和 B: 最小化残差 C: 最小化误差平方和 D: 最小化误差
- 总离差平方和可以分解为回归平方和和残差平方和。
内容
- 0
总平方和可以分解成两部分，回归平方和和残差平方和。
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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
- 2
逻辑回归模型拟合需要： A: A: 最小化平方误差 B: B: 最大化平方误差 C: C: 最小化交叉熵 D: D: 最大化交叉熵
- 3
在线性回归模型中，总偏差平方和、回归平方和、残差平方和的关系等式____________。
- 4
逐步回归分析中，当模型中引入新的自变量，则（）。 A: 总平方和增大，残差平方和减小 B: 回归平方和增大，残差平方和减小 C: 回归平方和变化不确定，但残差平方和减小 D: 回归平方和与残差平方和均增大 E: 总平方和不变，回归平方和减小