一元线性回归方程中的两个待定系数多β1与β2的估计值，一般要用最小二乘法作出估计。( )A．正确B．错误

回归分析是对具有相关关系的变量之间的数量联系进行测定，确定相关的数学方程式，根据这个数学方程式可以从已知量来推测未知量，从而为估算和预测提供了一个重要方法，A、E两项错误。一元线性回归模型是研究两个变量之间相关关系的最简单的回归模型，只涉及一个自变量，B、C两项正确。在现实中，模型的参数β0和β1都是未知的，需要利用样本数据去估计，采用的估计方法是最小二乘法，D项正确。

一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值，一般要用最小二乘法作出估计。

一元线性回归，是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型。只及一个自变量，在现实中，模型的参数β0、β1都是未知的，需要利用样本数据去估计，采用的估计方法是最小二乘法。最小二乘法就是使得因变量的观测值与估计值之间的离差平方和最小来估计β0、β1的方法。决定系数，也称为R2，可以测度回归直线对样本数据的拟合程度。决定系数的取值在0到1之间，决定系数越接近1，回归直线的拟合效果越好。