在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（ ）。
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回归分析中通常采用最小二乘法，主要原因包括( )。 Ⅰ．从理论上讲，最小二乘法可获得最佳估计值 Ⅱ．由于尽量避免出现更大的偏差，该方法通常效果比较理想 Ⅲ．计算平方偏差和要比计算绝对偏差和难度大 Ⅳ．最小二乘法提供更有效的检验方法 A.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ B.Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ C.Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
简述回归分析法最小二乘法的思路。
若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（）。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法
若回归模型的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计参数应采用（）。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法
回归分析中通常采用最小二乘法，下列关于最小二乘法的说法，错误的是（）。A、从理论上讲，最小二乘法可获得最佳估计值B、最小二乘法通过平方后计算得出的较大误差赋予了更大的权重C、计算平方偏差和要比计算绝对偏差和难度大D、最小二乘法提供了更有效的检验方法
若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（）。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法
