当回归直线对于所有数据点的偏差（）时，将估计参数的方法称为最小二乘估计法

利用回归直线法估计成本时，直线的斜率表示的是（）。 Spark DataFrame中()方法可以获取所有数据。 gistic回归模型的参数估计常采用的方法是最大似然估计（maximum likelihood estimate）。 当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时，直接用普通最小二乘法估计参数，则参数估计量为（） 当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是（） 当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是（ ） 对于一元线性回归模型，在经典线性回归的假定下，参数的最小二乘估计量是最小方差无偏估计。（ ） 估计直线回归方程之前，应首先（） 估计直线回归方程之前，应首先（） 当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是（ ）。 对于ISCS中心所有数据变化刷新时间≤5S（） 在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有（ ）的统计性质。 当回归模型中解释变量彼此正交时,多元回归估计量与一元回归模型的估计量相同 对于ISCS中心所有数据变化刷新时间不正确的（） 下列__参数用来设置折线图中数据点的大小（） 在回归分析中，根据样本数据求出的回归方程的估计称为估计的回归方程 估计线性回归方程y=β0 +β1x中的回归参数β0、β1时，普遍采用的估计准则是最小二乘准则（） 估计线性回归方程y=β0 +β1x中的回归参数β0、β1时，普遍采用的估计准则是最小二乘准则（） 状态估计中，当判断SCADA量测和参数都正确，但估计结果偏差较大时，适当修改量测权重可提高估计结果的准确性（） 用(     )确定的直线与所有数据的距离平方和最短。