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利用最小平方法配合回归方程的数学依据是：令观察值和估计值之间（）。

题目
单选题
利用最小平方法配合回归方程的数学依据是：令观察值和估计值之间（）。
A

所有离差皆为零

B

离差之和为零

C

离差的平方和为零

D

离差平方和为最小

参考答案和解析
正确答案： C
解析： 暂无解析
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第1题：

用最小平方配合直线趋势要求()。

A.观察值与趋势值之间的离差平方和等于零

B.观察值与趋势值的离差平方和为最小

C.观察值与趋势值之间的离差平方和为最小

D.观察值与趋势值之间的离差平方和为1


参考答案：C

第2题：

用最小平方法建立回归方程，如果用表示回归估计值，y表示因变量观察值，则最小平方法配合的回归直线可以满足的条件是( )。

A．

B．

C．

D．


正确答案：AD

第3题：

回归分析中的估计标准误差可以反映（）。

A.回归方程的拟合程度

B.估计值与实际值之间的差异程度

C.自变量与因变量的离差程度

D.因变量估计值的可靠程度

E.回归方程使用价值程度


正确答案：AB

第4题：

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。（）


答案：对
解析：

第5题：

在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是()。

A:使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小
B:使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小
C:使得观测值与估计值之间的乘积最小
D:使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小

答案：D
解析：
最小二乘法就是使得因变量的观测值与估计值之间的离差平方和最小来估计参数的方法。

第6题：

利用最小平方法配合的趋势方程中,要求所有实际观察值与趋势值离差的平方和为零。()

此题为判断题(对，错)。


参考答案：错误

第7题：

在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是使得（ ）的离差平方和最小。

A.自变量观测值与均值之间
B.因变量估计值与均值之间
C.自变量观测值与估计值之间
D.因变量观测值与估计值之间

答案：D
解析：
此题考查最小二乘法。最小二乘法就是使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小来估计参数β0和β1的方法。

第8题：

最小平方的中心思想,使通过数学模型,配合一条较为理想的趋势线。这条趋势线必须满足()。

A.原数列的观察值与模型的估计值的离差平方和为零

B.原数列的观察值与模型的估计值的离差平方和为最小

C.原数列的观察值与模型的估计值的离差总和为零

D.原数列的观察值与模型的估计值的离差总和为最小


参考答案：B

第9题：

在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是

A.使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小
B.使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小
C.使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小
D.使得观测值与估计值之间的乘积和最小

答案：C
解析：
对于给定的n组观测值，可用于描述数据的直线有很多条，究竟用哪条直线来代表两个变量之间的关系。需要有一个明确的原则。我们自然会想到距离各观察点最近的一条直线，即实际观测点和直线间的距离最小。根据这一思想对回归模型进行估计的方法称为最小二乘法。最小二乘法就是使得因变量的观测值与估计值之间的离差平方和最小来估计参数的方法。

第10题：

对于一元线性回归模型，最小二乘方法是被解释变量的估计值与观测值的差值平方和达到最小时所求得的值作为参数的估计量。（ ）


答案：对
解析：
最小二乘方法的标准是使残差平方和，即被解释变量的估计值与观测值的差值平方和达到最小。

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