Which of the following sum of squares is minimized by the least squares method?

Đáp án đúng: "Error sum of squares". Phương pháp bình phương tối thiểu (least squares) chọn β̂₀, β̂₁ để cực tiểu tổng bình phương phần dư SSE = Σ(yᵢ − ŷᵢ)², từ đó ra β̂₁ = Sxy/Sxx và β̂₀ = ȳ − β̂₁x̄. "Total sum of squares" là SST = Σ(yᵢ − ȳ)², chỉ phụ thuộc dữ liệu y và không đổi khi thay đường thẳng, nên không có gì để cực tiểu. "Regression sum of squares" là SSR = SST − SSE; khi SSE nhỏ nhất thì SSR lại lớn nhất, nên nó bị cực đại chứ không bị cực tiểu. "All of the other choices are true" sai vì chỉ có SSE là đại lượng được cực tiểu, hai đại lượng kia thì không.