在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（）。

相似题目

• 最小二乘法原理是指各实测点距回归直线的（）

  A . 垂直距离相等 B . 垂直距离的和最小 C . 垂直距离的平方和最小 D . 纵向距离之和最小 E . 纵向距离平方和最小

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• 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。（）

  A . 正确 B . 错误

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• 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（）。

  A . A．无偏性 B . B．有效性 C . C．一致性 D . D．确定性 E . E．线性特性

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• 用最小二乘法估计出回归方程 https://assets.asklib.com/psource/2015101517055771208.jpg 的回归系数为（）。 https://assets.asklib.com/psource/2015101517060869618.jpg

  A . A B . B C . C D . D

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• 回归系数的最小二乘估计是最优线形无偏估计量

  A . 正确 B . 错误

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• 通常以测得的响应信号与被测浓度作图，用最小二乘法进行线性回归，求出回归方程和相关系数，需用至少（）个不同浓度的样品

  A . A、2 B . B、3 C . C、5 D . D、10

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• 在选定Y为响应变量后，选定了X1，X2，X3为自变量，并且用最小二乘法建立了多元回归方程。在MINITAB软件输出的ANOVA表中，看到P-Value=0.0021。在统计分析的输出中，找到了对各个回归系数是否为0的显著性检验结果。由此可以得到的正确判断是（）.

  A . 3个自变量回归系数检验中，应该至少有1个以上的回归系数的检验结果是显著的（即至少有1个以上的回归系数检验的P-Value小于0.05），不可能出现3个自变量回归系数检 B . 验的P-Value都大于0.05的情况 C . 有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明数据本身有较多异常值，此时的结果已无意义，要对数据重新审核再来进行回归分析。 D . 有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明这3个自变量间可能有相关关系，这种情况很正常。 E . ANOVA表中的P-VALUE=0.0021说明整个回归模型效果不显著，回归根本无意义。

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• 多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。

  A . 正确 B . 错误

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• 当模型存在异方差现象时，模型利用加权最小二乘法估计回归参数，则参数估计量具备（）。

  A . 线性 B . 无偏性 C . 有效性 D . 一致性 E . 精确性

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• 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（）。

  A . 完全一样 B . 完全不同 C . 小样本下不同，大样本下相同 D . 小样本下不同，大样本下不同

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• 最小二乘法原理是指各实测点距回归直线的（）。

  A . 垂直距离相等 B . 垂直距离的和最小 C . 垂直距离的平方和最小 D . 纵向距离之和最小 E . 纵向距离平方和最小

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• 在直线回归分析中，根据最小二乘法求得两条直线回归方程和。一般情况下，它们之间的关系是（）

  A . 交叉 B . 重合 C . 交叉或重合 D . 平行 E . 平行或重合

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• 对于总体线性回归模型 https://assets.asklib.com/psource/2014110515021352953.jpg ，运用最小二乘法欲得到参数估计量，所要求的最小样本容量应满足（）。

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• 利用最小二乘法求解回归系数的基本要求是（）。

  A .https://assets.asklib.com/images/image2/2017073012570762298.jpg B .https://assets.asklib.com/images/image2/2017073012571565480.jpg C .https://assets.asklib.com/images/image2/2017073012572059793.jpg D .https://assets.asklib.com/images/image2/2017073012572541133.jpg

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• 按最小二乘法估计回归方程 https://assets.asklib.com/psource/2015101517070464002.jpg 中参数的实质是使（）。 https://assets.asklib.com/psource/2015101517065488552.jpg

  A . A B . B C . C D . D

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• 回归分析中通常采用最小二乘法，主要原因是（）

  A . 从理论上讲，最小二乘法可获得最佳估计值 B . 最小二乘法通过平方后计算得出的较大误差赋予了更大的权重。由于尽量避免出现更大的偏差，该方法通常效果比较理想 C . 计算绝对偏差和要比计算平方偏差和难度大 D . 最小二乘法提供更有效的检验方法

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• 用最小二乘法估计的总体回归系数估计值是一个随机变量

  A . 正确 B . 错误

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• “似不相关回归”的方法是利用横截面模型残差的协方差进行广义最小二乘法估计，该法将自动修正横截面中出现的异方差和短期自相关

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• 【单选题】多元线性回归模型利用最小二乘法估计参数时，要求解释变量样本矩阵X是 。

  A．满秩方阵 B．行满秩矩阵 C．列满秩方阵 D．列满秩矩阵

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• 含有内生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

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• 随机扰动项存在异方差性时，应该使用加权最小二乘法估计回归模型中的参数。

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• 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（）

  此题为判断题(对，错)。

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• 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（）

  A．有偏估计 B．无偏估计 C．最佳无偏估计 D．有效估计

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