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
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
举一反三
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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