通过最小二乘估计，得到某地区某种钢板消费量(Y)与同期第二产业产值(X)的一元线性回归方程为y=-7.55+9.59x，经计算∑(yi-yi’)2=11.87，∑(xi-x)2=1.56，取α=0.05，对其进行t检验，结论是（　）。(已知t(0.05,8)=1.86;t(0.025,8)=2.36，n=10)

假设线性回归模型满足全部基本假设，最小二乘回归得到的参数估计量具备()。 koyck变换模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。 给出加权最小二乘状态估计的计算流程并加以说明。 如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计是（ ） 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（） 普通最小二乘估计OLS是对待估参数求偏导来估计参数的 在电力系统状态估计中，最常用的方法是最小二乘估计法。 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。 为什么在对参数作最小二乘估计之前，要对模型提出古典假设？ 当模型存在异方差时，加权最小二乘估计量具有（） 在对参数进行最小二乘估计之前，有必要对模型提出古典假定 如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量是（ ） 状态估计是高维线性方程的加权最小二乘解问题（） 以 Y 表示实际观测值，Y 表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使（ ）最小。 在对参数进行最小二乘估计之前，没有必要对模型提出古典假定。 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 在对参数进行最小二乘估计之前，没有必要对模型提出古典假定（） 多重共线性的存在会降低普通最小二乘估计的方差