用最小平方法配合直线趋势方程，如Yc=a+bx中，b<0，则该直线呈（）。
用最小二乘法配合直线趋势方程 https://assets.asklib.com/psource/201511111719162887.jpg =a+bx，其中参数b为负值，则这条直线是（）。
用最小二乘法配合趋势方程必须满足下面要求（）。
回归直线可以使各观测点的数据与直线相应各点的误差的平方和实现最小化。
某企业各年产品总成本资料如下： https://assets.asklib.com/images/image2/2018072217354242259.jpg 试用最小平方法配合直线趋势方程，并预测2002年总成本。
某地区2007~2010年各季度的LED电视机销售量数据如下表所示（单位：千台）： https://assets.asklib.com/images/image2/201708141026373702.jpg 要求： 用移动平均趋势剔除法计算的季节指数调整原时间序列，对调整后的序列用最小二乘法拟合线性趋势方程。
用最小平方法配合一条理想的趋势线，要求满足的条件是（）。
对圆锥配合表面粗糙度及素线的直线度要求均较高时，可采用涂色法检查其配合精度。
用最小平方法配合直线趋势要求（）
最小二乘法的基本原理是：在所有拟合的直线中，与所测实际数据的偏差平方和最大的那条直线为最优
在奇数项数列中，同一资料用最小二乘法的一般法和简捷法计算的直线趋势方程的参数a、b是相同的。
直线趋势延伸法和平滑技术两种预测模型的参数计算方法不同。直线趋势延伸法模型参数靠经验判断决定；平滑技术主要靠最小二乘法数学推导。请回顾学习内容，判断这种观点的对错。
用最小平方配合直线趋势方程，如Yc=a+bx中，b<0，则该直线呈（）
最小二乘法的基本原理是：要求实际值与趋势值的离差平方和为最小，以此拟合出优良的趋势模型，从而测定长期趋势。（）
在直线趋势法公式中，α、b的值是根据最小二乘法确定的。（）
回归直线是残差平方和最小的一条最佳直线。
用最小平方法拟合直线趋势方程ŷt=a+bt，若b为负数，则该现象趋势为（）。
某现象动态数列发现趋势属于直线型，它所配合的方程为Yc=a+bx，参数a表示
最小二乘法主要用于测定直线趋势。
最小二乘法的基本理论为：当所有测量数据的偏差平方和最小时，所拟合的直线最优。
用最小平方法配合直线趋势方程，如Yc=a+bx中，b＜0，则该直线呈( )。
根据2010-2015年某工业企业各年产量资料配合趋势直线，已知∑t=21（2010年为起点)，∑y=150，∑t2=91，∑ty=558，则直线趋势方程为（)。
用最小平方法拟合直线趋势方程ŷt=a＋bt，若b为负数，则该现象趋势为（)。
利用最小平方法既可以配合趋势直线，也可以配合趋势曲线，在实际应用中，若观察值的逐期增长量大体相同，即可配合直线。（)
