对参数施加约束条件后，回归残差平方和有可能比未施加约束的回归残差平方和小。
在一元线性回归中，给出n对数据(xi，yi)，i=1，2…，n，若其回归方程为，则下述结论成立的有( )。A．总偏差平方和ST＝LyyB．归平方和SR＝bLxyC．残差平方和Se＝ST-SRD．残差平方和的自由度为n-1E．残差平方和Se＝ST-Sf
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在k元回归中，n为样本容量，SSE为残差平方和，SSR为回归平方和，则对回归方程线性关系的显著性进行检验时构造的F统计量为（）。
用 F 检验考查一元线性回归方程的有效性时，总平方和可以被分解为（） A.残差平方和、区组平方和 B.回归平方和、残差平方和 C.残差平方和、组间平方和、区组平方和 D.回归平方和、系统误差平方和、残差平方和
在多元回归模型中，使得（ ）最小的β0，β1…，βk就是所要确定的回归系数。A.总体平方和 B.回归平方和 C.残差平方和 D.回归平方和减去残差平方和的差
反映回归直线拟合优度的指标有（）。A、相关系数B、回归系数C、样本决定系数D、回归方程的标准差E、剩余变差（或残差平方和）
MSE称为（）。A、平均回归平方和B、平均残差平方和C、回归平方和D、总平方和
最小平方法是通过使残差平方和最小来估计回归系数的
