回归直线是残差平方和最小的一条最佳直线。
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最小二乘法原理是指各实测点距回归直线的（）
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在回归直线的统计分析中，残差平方和的数学符号为（）
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线性回归是对两个具有（）的数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程。
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回归直线可以使各观测点的数据与直线相应各点的误差的平方和实现最小化。
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用最小二乘法确定直线回归方程的原则是（）。
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回归方程残差的方差是用残差的平方和除以自由度，残差的平方和指的是以下哪项？（）
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最小二乘法原理是指各实测点距回归直线的（）。
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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（）
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用最小二乘法确定直线回归方程的原则是各观察点（）。
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总变差平方和SST、回归平方和SSR、回归残差平方和SSE之间的关系是（）。
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最小二乘法确定直线回归方程的原则是()
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最小二乘法的基本原理是：在所有拟合的直线中，与所测实际数据的偏差平方和最大的那条直线为最优
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回归直线的总离差平方和可表示为（）。
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用最小二乘法确定直线回归方程的原则是（）
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根据最小二乘法，直线回归方程是（）。
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最小二乘法确定直线回归方程的原则是各实测点（）。
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最小平方法是通过使残差平方和最小来估计回归系数的
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直线回归系数假设检验，其残差的自由度为
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直线回归就是指自变量和应变量的观察值落在在一条直线上。
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如果回归模型不存在异方差问题，残差图上的点应该呈水平直线分布，不会随x的变化呈现一定的规律变化（）
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对模型yi＝β0＋β1χ1i＋β2χ2i＋μi的最小二乘回归结果显示，R2为0.92，总离差平方和为500，则残差平方和RSS为（）。