未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
举一反三
- 线性回归模型的变通最小二乘估计的残差ei满足 未知类型：{'options': ['', '', '', '', ''], 'type': 102}
- 线性回归模型的变通最小二乘估计的残差满足( )
- 一元线性回归模型[img=784x96]17d60d42764ad49.png[/img]，令[img=596x180]17d60d4843ee126.png[/img]，[img=448x181]17d60d484ee59c5.png[/img]则未知参数[img=160x96]17d60d485ac18ee.png[/img]的最小二乘估计为（）。 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 线性回归模型的样本最小二乘估计的残差满足__________。 A: B: C: D:
- 线性回归模型的变通最小二乘估计的残差满足(00a0 00a0 00a0 00a0)
内容
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若线性模型 [img=368x53]1802d5fce5fd869.png[/img]且[img=41x18]1802d5fcee63234.png[/img]不相关.则未知参数[img=9x19]1802d5fcf6a3859.png[/img]的最小二乘估计[img=28x24]1802d5fcfe95deb.png[/img] 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
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若线性模型[img=368x53]1802d617cf8208f.png[/img].且[img=41x18]1802d617d8339a0.png[/img]不相关.则未知参数[img=9x19]1802d617e080a88.png[/img]的最小二乘估计[img=28x24]1802d617e7bd723.png[/img] 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
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若线性模型 [img=368x53]18032b7e1c01f15.png[/img]且[img=41x18]18032b7e26a0144.png[/img]不相关.则未知参数[img=9x19]18032b7e2e3e057.png[/img]的最小二乘估计[img=28x24]18032b7e36c7159.png[/img] 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
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若线性模型 [img=368x53]1802d616610ff08.png[/img]且[img=41x18]1802d6166abec61.png[/img]不相关.则未知参数[img=9x19]1802d6167260205.png[/img]的最小二乘估计[img=28x24]1802d6167b094b2.png[/img] 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
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如果Glejser检验表明，普通最小二乘估计结果的残差[img=13x17]1803380255c8779.png[/img]与[img=15x17]180338025ec9fcb.png[/img]有显著的形式[img=156x25]180338026b62304.png[/img]的相关关系（[img=14x17]1803380274c47c3.png[/img]满足线性模型的全部经典假设），则用加权最小二乘法估计模型参数时，权数不应为 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}