对分布滞后模型直接采用普通最小二乘法估计参数时，会遇到的困难有（）。

最小二乘法确定直线回归方程的基本原则是使各观察点（）。

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( )。

间接最小二乘法只适用于下列的结构方程的参数估计（）。

最小二乘法回归方程式中的y是代表（）。

在最小二乘法线性回归方程式中（）表示吸光度。

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，直线回归方程是（）。

根据最小二乘法拟合直线回归方程是使（　　）。

在经典线性回归模型的基本假定条件成立的情况下，普通最小二乘法估计与最大似然估计得到的估计量（）。

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？