OLS估计量是通过（）推导的：
A: 将对应Xi的最小值的Yi与对应Xi的最大值的Yi相连
B: 最小化残差之和
C: 最小化残差绝对值之和
D: 最小化残差的平方之和
A: 将对应Xi的最小值的Yi与对应Xi的最大值的Yi相连
B: 最小化残差之和
C: 最小化残差绝对值之和
D: 最小化残差的平方之和
D
举一反三
- OLS估计量是通过（）推导的： A: 最大化残差的平方之和 B: 最小化残差之和 C: 最小化残差的平方之和 D: 最小化残差绝对值之和
- OLS估计量是通过（）推导的： A: 将对应[img=15x17]1803a343c56f4ea.png[/img]的最小值的[img=14x18]1803a343cdcf965.png[/img]与对应[img=15x17]1803a343c56f4ea.png[/img]的最大值的[img=14x18]1803a343cdcf965.png[/img]相连 B: 最小化残差之和 C: 最小化残差绝对值之和 D: 最小化残差的平方之和
- OLS估计量是通过（）推导的： 未知类型：{'options': ['将对应[img=15x17]18038cd09615518.png[/img]的最小值的[img=14x18]18038cd09f4f55b.png[/img]与对应[img=15x17]18038cd09615518.png[/img]的最大值的[img=14x18]18038cd09f4f55b.png[/img]相连', '最小化残差之和', '最小化残差绝对值之和', '最小化残差的平方之和'], 'type': 102}
- OLS估计量是通过（）推导的： （提示：最小二乘法，最小化的？？） A: 将对应[img=15x17]180363022da5451.png[/img]的最小值的[img=14x18]18036302364eedf.png[/img]与对应[img=15x17]180363022da5451.png[/img]的最大值的[img=14x18]18036302364eedf.png[/img]相连 B: 最小化残差之和 C: 最小化残差绝对值之和 D: 最小化的残差平方和
- 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
内容
- 0
普通最小二乘估计OLS是根据样本残差平方之和最小来估计参数的。
- 1
加权最小二乘法中,参数估计量应该使得()最小 A: 残差平方和 B: 加权残差平方和 C: 残差绝对值之和 D: 加权残差绝对值之和
- 2
中国大学MOOC: 普通最小二乘估计OLS是根据样本残差平方之和最小来估计参数的。
- 3
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
- 4
最小二乘估计的估计准则是使全部观测数据的残差之和为最小。