对于线性回归模型，课堂上已经给出了对模型中回归系数

模型参数优化（反演）通过极小化目标函数（寻求一组参数）使得模型输出与实际观测数据之间达到最佳的拟合程度。

为什么说，线性回归模型的价值与其说在于处理线性问题，不如说在于处理可线性化的非线性问题，或者说，其价值在于近似拟合相互作用不太强烈的非线性系统？

自然样条是添加了 的样条回归：回归函数在边界区域是线性的。

简单线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。

对于某个相关回归问题，多项式回归模型一定好于线性回归模型。

一元线性回归模型的基本假设有哪些？

常见的时间序列能够分解为

下面对不规则波动的论述哪个是正确的

由于时间是连续变化的，时间序列数据也是连续型的

对于线性回归模型，课堂上已经给出了对模型中回归系数的矩估计量（与OLS估计量完全一样），试推导出对扰动项方差的矩估计量。该估计量是无偏的吗?