最小二乘法的核心思想是误差项之和最小。

A. 误差和达到最小

B. 误差平方达到最小

C. 误差和的平方达到最小

D. 误差平方和达到最小

A. 最大

B. 最小

C. 均值

D. 任意

A、

B、

C、

D、

A. 误差和

B. 误差平方

C. 误差平方和

D. 误差和的平方

A. Σ(yᵢ-ŷᵢ)=最小

B. Σ(yᵢ-ŷᵢ)²=最小

C. Σ(yᵢ-ӯᵢ)=最小

D. Σ(yᵢ-ӯᵢ)²=最小

A、残差之和极小

B、残差平方和极小

C、残差的绝对值之和极小

D、残差之和的绝对值极小

什么是GlS？

A、如果t统计量的值大于临界值，则拒绝原假设。

B、如果t统计量的值大于临界值，且参数符号与理论假定的符号相反，则拒绝原假设。

C、如果p值小于研究所要求的显著性水平，则拒绝原假设。

D、如果p值小于研究所要求的显著性水平，且参数符号与理论假定的符号相同，则拒绝原假设。

A、最小二乘法的目标是残差平方和最小。

B、所估计的对象是方程中的未知参数。

C、最小二乘法的目标是残差之和最小。

D、判定系数可以为负数

E、判定系数越大，则模型拟合度较高。