状态估计是高维线性方程的加权最小二乘解问题（）

在多元经典线性回归模型中，参数的最小二乘估计量具、、，所以此时的最小二乘估计量又称BLUE估计量。 关于矛盾方程组Ax=b，下列说法正确的是（ ? ）: z是矛盾方程组Ax=b的最小二乘解的充要条件是z是方程组Ax=AA+b的解 当A列满秩时，矛盾方程组的最小二乘解唯一 矛盾方程组一定有唯一的最小二乘解 都不对 在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。（） 对于恰好识别方程，在简化式方程满足线性模型的基本假定的条件下，间接最小二乘估计量具备（ ）。 当模型存在异方差时，加权最小二乘估计量具有（） 估计线性回归方程y=β0 +β1x中的回归参数β0、β1时，普遍采用的估计准则是最小二乘准则（） 估计线性回归方程y=β0 +β1x中的回归参数β0、β1时，普遍采用的估计准则是最小二乘准则（） 采用加权最小二乘法进行状态估计的解法有()。 当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备（ ）。 ?当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备 在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。(    ) 多重共线性的存在会降低普通最小二乘估计的方差 OLSE的 是指在所有线性无偏估计量中，最小二乘估计量具有最小方差 在电力系统状态估计中，最常用的方法是最小二乘估计法。 对于一元线性回归模型，在经典线性回归的假定下，参数的最小二乘估计量是最小方差无偏估计。（ ） 在古典假定都满足的条件下,多元线性回归模型的最小二乘估计为(__)估计 存在多重共线性时，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（） 模型结构参数的普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性、有效性，随机干扰项方差的普通最小二乘估计量也是无偏的。 当加权最小二乘拟合中的权均取为 时，就是普通不考虑权的最小二乘拟合。 若某个线性方程组相应的齐次线性方程组只有零解,则该线性方程组 无解 .