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
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
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： 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}
- 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
- 最小二乘准则是指( ) A: 随机误差项[img=15x17]1803e35b6afd8d1.png[/img]的平方和最小 B: [img=15x22]1803e35b73a70e0.png[/img]与它的期望值[img=11x22]1803e35b7b6d7ea.png[/img]的离差平方和最小 C: [img=20x22]1803e35b84827d3.png[/img]与它的均值[img=15x22]1803e35b8cbd1b1.png[/img]的离差平方和最小 D: 残差[img=13x17]1803e35b94ff851.png[/img]的平方和最小