最小平方法是通过使残差平方和最小来估计回归系数的
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
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加权最小二乘法的基本思想是在采用OLS方法时，对较小的残差平方赋予（）的权数，对较大的残差平方赋予（）的权数，使加权后的残差平方和达到最小。
对于经典线性回归模型，回归系数的普通最小二乘估计量具有的优良特性有（）A、无偏性B、线性性C、有效性D、确定性E、误差最小性
最大似然法的基本思想是（）。A、从模型中得到样本数据的概率最大B、样本回归线能最好地拟合样本数据C、使残差平方和最小D、使参数估计量的方差最小
用最小二乘法估计的总体回归系数估计值是一个随机变量
多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。
二元线性回归方程通过（）来确定回归系数。A、求截距的方法B、最小二乘方法C、多元统计方法D、聚类分析方法
