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。

一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值，一般要用最小二乘法作出估计。（） 一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值，一般要用最小二乘法作出估计。 一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值，一般要用最小二乘法作出估计（） 最小二乘法回归方程式中的y是代表透光率（） 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（） 最或是值与观测值之差的平方和为（），称为最小二乘法。 最小二乘法确定直线回归方程的原则是各观察值 用最小二乘法估计出回归方程的回归系数为（　　）。 根据最小二乘法估计回归方程参数的原理是（ ）。 在最小二乘法线性回归方程式中a表示吸光度（） 回归分析中OLS(普通最小二乘法)的原理是()。 回归分析中通常采用最小二乘法，主要原因包括（　　）。Ⅰ．从理论上讲，最小二乘法可获得最佳估计值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Ⅲ．计算平方偏差和要比计算绝对偏差和难度大Ⅳ．最小二乘法提供更有效的检验方法 存在近似的多重共线性时，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（） 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（ ）。 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（ ）。   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（OLS）是指使（ ）达到最小值的原则确定样本回归方程。