回归分析中OLS(普通最小二乘法)的原理是()。

根据最小二乘法估计回归方程参数的原理是（ ）。 普通最小二乘法 (Ordinary Least Squares，简记OLS)是一元线性回归模型的参数估计方法常采用（） 简述回归分析法最小二乘法的思路。 回归分析中通常采用最小二乘法，主要原因是（）。 回归分析中通常采用最小二乘法，主要原因是（）。 回归分析中通常采用最小二乘法，主要原因包括（） 最小二乘法原理是指各实测点距回归直线的 最小二乘法原理是指各实测点距回归直线的 最小二乘法原理是指备实测点距回归直线的（） 最小二乘法的原理是（）。   最小二乘法的原理是使得（）最小。 最小二乘法的原理是使得（ ）最小。 最小二乘法的原理是使得（ ）最小。 最小二乘法的原理是使得()最小。   运用加权最小二乘法（WLS）对异方差模型进行回归不需要用到OLS。（） 最小二乘法原理是平均值原理的（）。 最小二乘法的基本原理是()。 最小二乘法是指各实测点到回归直线的（） 根据最小二乘法拟合直线回归方程是使（）。 试比较说明模型存在异方差时，普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系。