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( )。

利用最小二乘法求解回归系数的基本要求是（）。

最小二乘法的基本原理是（ ）。

总体方差是各个数据与其（）的离差平方的平均数，通常以σ²表示。

用最小二乘法配合趋势方程必须满足下面要求（）。

在单因素方差分析中，已知总离差平方和的自由度为24，水平项离差平方和的自由度为7，那么误差项离差平方和的自由度为（）

设单因素方差分析中误差项离差平方和为125.00，水平项离差平方和为375，那么总离差平方和为（）

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（）。

薪酬政策线的最小二乘法绘制：保证所绘制的薪酬政策线与各点值的离散度（），拟合优度（）。

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（）