(中级)经济师
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
题目
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
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
参考答案和解析
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。
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相似问题和答案
第1题：
利用最小二乘法求回归系数的原理和计算结果为( )。
正确答案：ABCD
解析：
解析：
第2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
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(又称残差)平方和最小来估计的方法。
第3题：
在求解上述回归系数过程中，利用了最小二乘估计准则，这种估计的实质是使( )。
A．
B．
C．
D．
正确答案：A
解析：最小二乘法估计回归方程中参数的实质是每一个指标实测值与指标理论值的离差平方和最小，即Q(β0，β1)=∑(Yi-Y)2=∑[Yi-(β0+β1Xi)]2最小。
解析：最小二乘法估计回归方程中参数的实质是每一个指标实测值与指标理论值的离差平方和最小，即Q(β0，β1)=∑(Yi-Y)2=∑[Yi-(β0+β1Xi)]2最小。
第4题：
对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有（）。
- A、无偏性
- B、有效性
- C、一致性
- D、确定性
- E、线性特性
正确答案:A,B,E
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（ ）。
答案：D
解析：
@##
@##
第6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
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7题：
在回归分析中，回归系数的估计方法是（ ）。
A.最小二乘法
B.最大二乘法
C.一致估计法
D.有效估计法
B.最大二乘法
C.一致估计法
D.有效估计法
答案：A
解析：
一元线性回归模型是研究两个变量之间相关关系的最简单的回归模型。可以表示为y=β0+β1X+ε，在现实中，模型的参数β0β1都是未知的，需要利用样本数据去估计，根据实际观测点和直线间的距离最小的思想，对回归模型进行估计的方法称为最小二乘法。
第8题：
回归分析中OLS(普通最小二乘法)的原理是()。
答案：使实际值(观测值)与估计值(拟合值)的离差平方和最小
第9题：
直线回归分析中，回归系数的绝对值|b|越大，说明（）
- A、直线回归方程越好
- B、回归直线估计的效果越好
- C、回归直线的斜率越大
- D、回归直线的截距越大
- E、回归方程越有价值
正确答案:C
第10题：
在回归分析中，F检验主要是用来进行（）检验。
- A、回归方程的显著性
- B、相关系数的显著性
- C、回归系数的显著性
- D、估计标准误差的显著性
正确答案:A