在回归分析中，估计回归分析的最小二乘法的原理是（ ）

A:使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小 B:使得因变量估计值与均值的离差平方和最小 C:使得观测值与估计值之间的乘积最小 D:使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小

在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（）。

A:使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小 B:使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小 C:使得观测值与估计值之间的乘积最小 D:使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小

状态估计的流程依次为（）。

A:粗检测、可观测性分析、状态估计计算和不良数据检测和辨识 B:粗检测、可观测性分析、不良数据检测和辨识和状态估计计算 C:可观测性分析、粗检测、不良数据检测和辨识和状态估计计算 D:可观测性分析、粗检测、状态估计计算和不良数据检测和辨识

下列哪些符合状态估计的流程（）。

A:粗检测、可观测性分析、状态估计计算和不良数据检测和辨识 B:粗检测、可观测性分析、不良数据检测和辨识和状态估计计算 C:可观测性分析、粗检测、不良数据检测和辨识和状态估计计算 D:可观测性分析、粗检测、状态估计计算和不良数据检测和辨识

在回归分析中.估计回归系数的最小二乘法的原理是（）。

A:使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小 B:使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小 C:使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小 D:得观测值与估计值之间的乘积和最小

在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（）。

A:使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小  B:使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小  C:使得观测值与估计值之间的乘积最小  D:使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小

回归分析中包括了以下哪种检验( )

A:考查观测频数与“后验的”期望频数是否一致 B:两样本均值之间的差异 C:两变量之间是否存在线性关系 D:考查数据点是否向期望均值处回归

最小二乘法就是使得因变量的（）最小来估计参数β0和β1的方法。

A:平均值与估计值之间的离差平方和 B:观测值与真值之间的离差平方和 C:观测值与估计值之间的离差平方和 D:观测值与估计值之间的平方和之差