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（ ）

最小二乘法状态估计静态估计算法 （ ） 加权最小二乘法可以解决异方差性（） 加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数，从而提高估计精度，即重视大误差的作用，轻视小误差的作用。（ ） 存在异方差时，普通最小二乘法通常会高估参数估计量的方差。 最小二乘法 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 根据最小二乘法估计回归方程参数的原理是（ ）。 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（）。 最小二乘法又称（）。 最小二乘法用于（　）。 广义最小二乘法 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。（） 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。（） 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（） 最小二乘法的原理是（）。   间接最小二乘法、两阶段最小二乘法的适用范围如何？要保证参数估计量的性质，需要满足什么前提？ 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。（） 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