最小二乘法原理是指各实测点距回归直线的（）
最小二乘法回归方程式中的（）是代表灵敏度。
采用最小二乘法确定回归方程Y＝ax＋b的常数项，正确的计算公式是（）。
最小二乘法是计算回归参数的最基本方法，是使偏差平方和最小的方法（）
通常以测得的响应信号与被测浓度作图，用最小二乘法进行线性回归，求出回归方程和相关系数，需用至少（）个不同浓度的样品
在选定Y为响应变量后，选定了X1，X2，X3为自变量，并且用最小二乘法建立了多元回归方程。在MINITAB软件输出的ANOVA表中，看到P-Value=0.0021。在统计分析的输出中，找到了对各个回归系数是否为0的显著性检验结果。由此可以得到的正确判断是（）.
最小二乘法回归方程式中的y是代表（）。
用最小二乘法确定直线回归方程的原则是（）。
在最小二乘法线性回归方程式中（）表示吸光度。
最小二乘法原理是指各实测点距回归直线的（）。
在直线回归分析中，根据最小二乘法求得两条直线回归方程和。一般情况下，它们之间的关系是（）
用最小二乘法确定直线回归方程的原则是各观察点（）。
最小二乘法确定直线回归方程的原则是()
最小二乘法确定直线回归方程的基本原则是使各观察点（）
用最小二乘法确定直线回归方程的原则是（）
根据最小二乘法，直线回归方程是（）。
用最小二乘法估计的总体回归系数估计值是一个随机变量
在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（）。
最小二乘法确定直线回归方程的原则是各实测点（）。
随机扰动项存在异方差性时，应该使用加权最小二乘法估计回归模型中的参数。
存在近似的多重共线性时，若使用普通最小二乘法估计线性回归方程，则回归系数的估计是（）
