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加权最小二乘法是对原模型加权,使之变成一个新的不存在异方差性的模型,然后采用OLS估计其参数是加权最小二乘法基本思想,现在常用的统计或者数学计算软件均支持该算法。()
判断题
加权最小二乘法是对原模型加权,使之变成一个新的不存在异方差性的模型,然后采用OLS估计其参数是加权最小二乘法基本思想,现在常用的统计或者数学计算软件均支持该算法。()
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加权最小二乘法是对原模型加权,使之变成一个新的不存在异方差性的模型,然后采用OLS估计其参数是加权最小二乘法基本思想,现在常用的统计或者数学计算软件均支持该算法。()
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加权最小二乘法是对原模型加权,使之变成一个新的存在异方差性的模型,然后采用OLS估计其参数是加权最小二乘法基本思想,现在常用的统计或者数学计算软件均支持该算法。()
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给最小二乘法的各个测量量加权是为了提高估计值的精度( )
给最小二乘法的各个测量量加权是为了提高估计值的精度()
对回归模型存在异方差问题的主要处理方法有( )。Ⅰ.加权最小二乘法Ⅱ.差分法Ⅲ.改变模型的数学形式Ⅳ.移动平均法
最小二乘法
对回归模型存在异方差问题的主要处理方法有( )Ⅰ.加权最小二乘法Ⅱ.差分法Ⅲ.改变模型的数字形式Ⅳ.移动平均法
回归分析中通常采用最小二乘法,下列关于最小二乘法的说法,错误的是()。
最小二乘法又称()。
最小二乘法用于( )。
广义最小二乘法
对回归模型存在异方差问题的主要处理方法有( )I加权最小二乘法Ⅱ差分法III改变模型的数学形式IV移动平均法
选择加权最小二乘法的权重时,下列哪种检验方法的结果无法提供有用信息
根据最小二乘法拟合直线回归方程是使()。
最小二乘法的原理是()。
对回归模型存在异方差问题的主要处理方法有()。<br/>Ⅰ.加权最小二乘法<br/>Ⅱ.差分法<br/>Ⅲ.改变模型的数学形式<br/>Ⅳ.移动平均法
(名词解析)最小二乘法
最小二乘法的原理是使得()最小。
最小二乘法的原理是使得( )最小。
最小二乘法的原理是使得( )最小。
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