外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度，最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问，这是最小二乘法的优势理由吗？
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预测误差是现象的观察值与预测值之差。一般来说，预测误差越小模型拟合效果越好。
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下列关于多元线性回归方程的拟合优度的说法，正确的是（）
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反映回归直线拟合优度的指标有（）。
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评价回归直线方程拟合优度如何的指标有（）。
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拟合优度检验
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拟合优度
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拟合优度检验(goodness of fit test)
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运用三次曲线方程拟合趋势延伸法预测模型时，时间序列的（）必须为常数。
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当时间序列的一阶差分为常数时，可用（）拟合趋势延伸法预测模型。
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拟合优度检验是一种（）检验。
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拟合度是指预测模型对历史观察值的模拟程度。拟合度越好，精度也就越高。
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最小二乘法的原理是，当所有测量数据的（ ）最小时，所拟合的直线最优。
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使用不同的预测模型进行趋势预测时，不同的模型拟合后R平方值如下所示，则（ ）的预测值与观测值拟合效果较好。
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最小二乘法的基本理论为：当所有测量数据的偏差平方和最小时，所拟合的直线最优。
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最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变量的显著性检验和（）。
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【选择题】：多元线性回归中，可决系数是评价模型拟合优度好坏的最佳标准。（）
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最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变量的显著性检验和（）
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线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高，模型拟合效果越好;可决系数越小，模型拟合效果越差。()
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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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模型中，根据拟合优度R2与F统计量的关系可知，当R2＝0时，有（）
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对两个包含解释变量个数不同的回归模型进行拟合优度比较时，应比较（)的大小。
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【选择题】：反映回归直线拟合优度的指标有（）。
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