最小二乘法是计算回归参数的最基本方法，是使偏差平方和最小的方法（）

根据最小二乘法估计回归方程参数的原理是（ ）。 下面关于最小二乘法里约等式逻辑和残差平方和最小的描述正确的是（ ????）。 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（）。 使用最小二乘法获得的参数估计使得所有残差的平方和最小，因此是无偏有效估计。 回归分析中通常采用最小二乘法，主要原因包括（）。<br/>I从理论上讲，最小二乘法可获得最佳估计值<br/>Ⅱ由于尽量避免出现更大的偏差，该方法通常效果比较理想<br/>III计算平方偏差和要比计算绝对偏差和难度大<br/>IV最小二乘法提供更有效的检验方法 用最小二乘法确定直线回归方程的原则是各观察点与直线的纵向距离的平方和最小（） 最或是值与观测值之差的平方和为（），称为最小二乘法。 (单选题) 使用最小二乘法时,偏差的平方和最小意味着你和只限于整个实验数据的( )。 最小二乘法是指各实测点到回归直线的（） 回归分析中OLS(普通最小二乘法)的原理是()。 最小二乘法确定直线回归方程的基本原则是使各观察点（） 最小二乘法确定直线回归方程的基本原则是使各观察点 最小二乘法确定直线回归方程的基本原则是使各观察点 中国大学MOOC: 在一元线性回归分析中，用于回归参数估计的常用方法是最小二乘法，其基本要求是： 简述回归分析法最小二乘法的思路。 以y表示实际观测值，回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使（　　）最小。 利用最小二乘法对多元线性回归进行参数估计时，其目标为()。 在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（） 在回归分析中,估计回归系数的最小二乘法的原理是() 在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（）