最小二乘法原理是指各实测点距回归直线的()
一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值,一般要用最小二乘法作出估计。()
对于经典线性回归模型,各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有()。
用最小二乘法估计出回归方程 https://assets.asklib.com/psource/2015101517055771208.jpg 的回归系数为()。 https://assets.asklib.com/psource/2015101517060869618.jpg
回归系数的最小二乘估计是最优线形无偏估计量
通常以测得的响应信号与被测浓度作图,用最小二乘法进行线性回归,求出回归方程和相关系数,需用至少()个不同浓度的样品
在选定Y为响应变量后,选定了X1,X2,X3为自变量,并且用最小二乘法建立了多元回归方程。在MINITAB软件输出的ANOVA表中,看到P-Value=0.0021。在统计分析的输出中,找到了对各个回归系数是否为0的显著性检验结果。由此可以得到的正确判断是().
多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。
当模型存在异方差现象时,模型利用加权最小二乘法估计回归参数,则参数估计量具备()。
在经典线性回归模型的基本假定条件成立的情况下,普通最小二乘法估计与最大似然估计得到的估计量()。
最小二乘法原理是指各实测点距回归直线的()。
在直线回归分析中,根据最小二乘法求得两条直线回归方程和。一般情况下,它们之间的关系是()
对于总体线性回归模型 https://assets.asklib.com/psource/2014110515021352953.jpg ,运用最小二乘法欲得到参数估计量,所要求的最小样本容量应满足()。
利用最小二乘法求解回归系数的基本要求是()。
按最小二乘法估计回归方程 https://assets.asklib.com/psource/2015101517070464002.jpg 中参数的实质是使()。 https://assets.asklib.com/psource/2015101517065488552.jpg
回归分析中通常采用最小二乘法,主要原因是()
用最小二乘法估计的总体回归系数估计值是一个随机变量
“似不相关回归”的方法是利用横截面模型残差的协方差进行广义最小二乘法估计,该法将自动修正横截面中出现的异方差和短期自相关
【单选题】多元线性回归模型利用最小二乘法估计参数时,要求解释变量样本矩阵X是 。
含有内生解释变量的线性回归模型,其普通最小二乘法估计量都是有偏的
随机扰动项存在异方差性时,应该使用加权最小二乘法估计回归模型中的参数。
一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值,一般要用最小二乘法作出估计()
存在近似的多重共线性时,若使用普通最小二乘法估计线性回归方程,则回归系数的估计是()