用最小二乘法确定直线回归方程的原则是（）

用最小二乘法确定直线回归方程的原则是

用最小二乘法确定直线回归方程的原则是

用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程，其最小二乘法的原理是使（ ）。

用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程，其最小二乘法的原理是使( )。

随着时间推进，税收时间序列资料增加，直线趋势延伸预测模型参数要重新计算，而且与前面预测时点参数的计算关系可表述为（）

确定预测方法之后，要将实际数据输入数学模型，用（）准则进行判断，得出预测结果。

用最小二乘法配合趋势方程必须满足下面要求（）。

根据最小二乘法拟合直线回归方程是使（　　）。

小王拿着用时间序列方法预测的各种结果向领导汇报近几年税收收入的预测情况。领导看后．感觉预测结果与实际值对比差异较大，心存疑虑，问还有没有其他的预测方法。能不能考虑根据税收收入的变化趋势外推进行预测。为此，小王又开始了用趋势外推方法预测税收收入的学习探索历程。首先要认识趋势外推法的概念和应用情况。趋势外推法（Trendextrapolation），是根据过去和现在的发展趋势推断未来的一类技术方法的总称，常用于哪种情况的预测（）

外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度，最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问，这是最小二乘法的优势理由吗？

用最小二乘法拟合税收直线趋势延伸预测模型，如果用代码而不是用实际的时期作自变量．可使随后的计算更方便。有很多方便的代码系统都是符合要求的，不过对大多数应用情况来说，为了获得最大的效率，最好选用的时期代码能使所有代码之和为（）