回归直线是残差平方和最小的一条最佳直线。

已知回归平方和SSR=4584，残差平方和SSE=146，则判定系数（） 总离差平方和TSS、残差平方和RSS与回归平方和ESS三者的关系是（）。 总离差平方和TSS、残差平方和RSS与回归平方和ESS三者的关系是 （ ） 直线回归分析中，反映回归平方和在总离均差平方和中所占比重的统计量是 直线回归分析中，反映回归平方和在总离均差平方和中所占比重的统计量是（） 直线回归分析中，反映回归平方和在总离均差平方和中所占比重的统计量是 线性回归分析中,回归平方和等于300,残差平方和等于200,则决定系数为 只有含常数项模型中，总离差平方和分解成回归平方和和残差平方和。（） 用最小二乘法确定直线回归方程的原则是各观察点与直线的纵向距离的平方和最小（） 回归直线可以使各观测点的数据与直线相应各点的误差的平方和实现最小化。 如果散点是很宽松地分布在回归直线附近，那么点与直线的距离远，意味着残差平方和大，所以相关系数也大。() 寻找实际值与拟合值的离差平方和为最小的回归直线是( )的基本思想。 总体平方和TSS反映（）之离差的平方和；回归平方和ESS反映了（）之离差的平方和；残差平方和RSS反映了（）之差的平方和。 回归线是一条最能代表散点图上分布趋势的直线。常用的拟合这条回归线的原则，是使各点与该线纵向距离的平方和为(   )。 残差平方和 多元线性回归模型同一元回归分析模型的原理一样，按照最小二乘准则，确定样本回归函数采用使残差平方和最小的原则。（） 一元回归分析模型同多元线性回归模型的原理一样，按照最小二乘准则，确定样本回归函数采用使残差平方和最小的原则。（） 残差平方和是指 残差平方和是指()。 在线性回归中，最小二乘法就是试图找到一条直线，使得所有样本到直线上的（）最小