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
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
举一反三
- 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
- 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
- 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}
- 普通最小二乘估计OLS是根据样本残差平方之和最小来估计参数的。