在线性回归模型中，所优化的目标函数是（）
A: 最小化残差平方和的均值
B: 最大化残差平方和的均值
C: 最小化结构风险
D: 最大化结构风险
A: 最小化残差平方和的均值
B: 最大化残差平方和的均值
C: 最小化结构风险
D: 最大化结构风险
举一反三
- 在多元线性回归分析中，若增加回归方程中的自变量个数，则（） A: 回归平方和与残差平方和都增大 B: 回归平方和与残差平方和都减少 C: 总平方和与回归平方和都增大 D: 回归平方增大，残差平方和减少 E: 总平方和与回归平方和都减少
- 由目标函数（），推导得出OLS估计量： A: 最小化残差平方和 B: 最小化残差和 C: 最大化残差平方和 D: 最小化残差绝对值之和
- 利用OLS法估计模型参数的判定准则是（）。 A: 总离差平方和最小 B: 回归平方和最小 C: 残差平方和最小 D: 残差平方和等于0
- 推导得出OLS估计量的目标函数是 A: 最小化残差平方和 B: 最小化残差 C: 最小化误差平方和 D: 最小化误差
- 总离差平方和可以分解为回归平方和和残差平方和。