对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有

在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是使得（）的离差平方和最小 在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是使得（）的离差平方和最小。 含有随机解释变量的线性回归模型，其普通最小二乘法估计量都是有偏的。 在经典线性回归模型的基本假定条件成立的情况下，普通最小二乘法估计与最大似然估计得到的估计量（）。 使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时，若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定，则估计量是一致估计量的模型是（） 普通最小二乘法 (Ordinary Least Squares，简记OLS)是一元线性回归模型的参数估计方法常采用（） 对于多元线性回归模型中的参数，可以用普通最小二乘法、最大似然估计法和矩估计法进行估计，下列说法正确的是（ ）。 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()。 回归模型y=Xβ+μ存在近似共线性，如果使用普通最小二乘法估计其中的参数，那么参数估计量的方差会（ ）。 回归分析中OLS(普通最小二乘法)的原理是()。 根据最小二乘法估计回归方程参数的原理是（ ）。 对于一元线性回归模型，在经典线性回归的假定下，参数的最小二乘估计量是最小方差无偏估计。（ ） 利用最小二乘法求解回归模型参数的基本要求是（）。 当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时，直接用普通最小二乘法估计参数，则参数估计量为（） 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（）。 在一元线性回归中，通过最小二乘法求得的直线叫做回归直线或()。 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。 在最小二乘法线性回归方程式中a表示吸光度（） 用普通最小二乘法估计线性回归模型y=BO+β1X1+β2X2+E,得到回归方程y=β0+β1X1+β2X2,则()。   简述回归分析法最小二乘法的思路。