一元线性回归最小二乘估计的表达式是什么？
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一元线性分析中，（）确定的回归方程偏差最小。
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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。（）
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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
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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。
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如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量（）。
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A于一元线性回归模型，以Se表示估计标准误差，r表示样本相关系数，则有（）。
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对于恰好识别方程，在简化式方程满足线性模型的基本假定的条件下，间接最小二乘估计量具备（）。
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一元直线回归法又称最小平方法．它要求业务量与成本之间基本上保持线性关系，否则研究无意义。
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如果股指期货回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（）
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估计线性回归方程 https://assets.asklib.com/psource/2015111011360938400.jpg 中的回归参数β0、β1时，普遍采用的估计准则是最小二乘准则。（）
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一元线性回归系数通常采用（）估计。
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根据某地区2001～2009年农作物种植面积（X）与农作物产值（Y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到判定系数R2=0.9，回归平方和SSR=90，则估计标准误差为（）。
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通过最小二乘估计，得到某地区某种钢板消费量(Y)与同期第二产业产值(X)的一元线性回归方程为y=-7.55+9.59x，经计算∑(yi-yi’)2=11.87，∑(xi-x)2=1.56，取α=0.05，对其进行t检验，结论是()。(已知t(0.05,8)=1.86;t(0.025,8)=2.36，n=10)
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古典线性回归模型的普通最小二乘估计量的特性有（ ）。
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要使高斯-马尔可夫定理成立，即普通最小二乘估计量是最佳线性无偏估计量，下列基本假设中，哪个假设是不需要的。（)
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如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量（)。
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一元线性回归的估计标准误差计算公式中，n-2是残差平方和的自由度。（）
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一元线性回归预测的前提条件是什么？
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简答题：多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？ 请在下列选项中选出5个可以用来回答这一问题的选项，给出选项序号即可。【注意：最多选5个选项，多选有倒扣分。给出的选项序号不超过5个的，每选对1个得1分；给出的选项序号超过5个的，在每选对1个得1分的基础上，每超1个倒扣1分。例如：甲同学选了4个选项，其中4个对的，得4*1=4分。乙同学选了5个选项，其中4个对的，得4*1=4分。丙同学选了8个选项，其中4个对的，则得4*1-（8-5）*1=1分。】 A.随机误差项的分布不同 B.解释变量的个数不同 C.基本假设不同 D.满足基本假设条件下参数的OLS估计量的性质不同 E.多元线性回归模型的参数估计更为复杂 F.前者的被解释变量不服从正态分布，后者的被解释变量服从正态分布 G.前者用极大似然法估计参数，后者用普通最小二乘法即可 H.多元线性回归模型的拟合优度检验需要用调整的决定系数，一元线性回归模型的拟合优度检验用的决定系数即可 I.前者主要用于预测，后者主要用于结构分析 J.多元线性
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若线性系统可用最小二乘法求解，其n个待测量{x1,x2,…,xn}的最小二乘估计拥有相同的精度。（)
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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（）
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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（）
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1、如果随机误差项存在异方差，则回归模型参数的普通最小二乘估计量
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3、在一元线性回归中，下面那一项不是最小二乘估计的性质（） A．线性性 B．无偏性 C．独立性 D．最佳线性无偏性
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