根据最小二乘法拟合直线回归方程是使（ ）。

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

A、交叉

B、重合

C、交叉或重合

D、平行

E、平行或重合

线性回归是对任意两个数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程，从而对该指标进行预测。（ ）

用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程，其最小二乘法的原理是使（ ）。

A．实际Y值与理论 值的离差和最小

B．实际Y值与理论 值的离差平方和最小

C．实际Y值与Y平均值的离差和最小

D．实际Y值与Y平均值的离差平方和最小

根据最小二乘法拟合的趋势回归方程为：Tt= 112.67+0.698t，R2＝0.944，说明（ ）。

A.该回归方程的拟合效果较好

B.该回归方程的拟合效果较差

C.该方程对变量的解释程度为94.4%

D.时间每增加一个单位，T增加0.698个单位

E.时间每增加一个单位，T平均增加0.698个单位

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＝a＋bx和＝c＋dy。一般情况下，它们之间的关系是

A、交叉

B、重合

C、交叉或重合

D、平行

E、平行或重合

按最小二乘法估计回归方程中参数的实质是使( )。

A．

B．

C．

D．

基于“使残差的平方和”为最小的准则来选取拟合曲线的方法称为曲线拟合的最小二乘法。()

最小二乘法确定直线回归方程的基本原则是使各观察点

A、距直线的纵向距离相等

B、距直线的纵向距离的平方和最小

C、与直线的垂直距离相等

D、与直线的垂直距离的平方和最小

E、距直线的纵向距离和的平方最小

最小二乘法确定直线回归方程的基本原则是使各观察点

A．距直线的纵向距离相等

B．距直线的纵向距离的平方和最小

C．与直线的垂直距离相等

D．与直线的垂直距离的平方和最小

E．以上均不对

用最小二乘法拟合回归直线方程，其基本原理是（ ）。