线性回归通常可使用最小二乘法、极大似然估计等方法得到最优参数。（)

A.点估计

B.极大似然估计

C.区间估计

D.无偏估计

A.最大似然估计是似然函数最大所对应的参数作为估计

B.最大似然估计一定是最小方差无偏估计

C.最大似然方程是最大似然估计的充分条件

D.高斯白噪声中未知常数的最大似然估计为样本均值

A.最大似然估计是使似然函数最大的那个参数作为估计

B.条件中位数估计为先验概率密度的中位数作为估计

C.最小均方估计等于被估计量的条件均值

D.观测数据的获得可以减少待估计参数的不确定性

A.纵向距离之和最小

B.垂直距离的平方和最小

C.横向距离的平方和最小

D.纵向距离的平方和最小

B..顺序统计量法

C最大似然法

D.最小二乘法

A、一元线性回归是最简单的回归形式，它反映的是因变量与一个自变量之间的回归关系

B、回归分析是研究因变量对自变量依赖关系的一种统计分析方法

C、进行相关分析时，两个变量都可以是非随机变量量事

D、回归分析可以采用最小二乘法对回归方程的参数进行估计，基本思想是使误差平方和达到最小

A.最小二乘法基本原则是对于确定的方程，使观察值对估算值偏差的平方和最小

B.利用回归模型进行预测，需要对回归系数、回归方程进行检验，以判定预测模型的合理性和适用性

C.检验方法有方差分析、相关检验、t检验等

D.对于一元线性回归，各种检验方法的检验结果是不一致的

E.进行一元线性回归检验时，各种检验方法都要使用