Давайте разберемся с методом наименьших квадратов (МНК) и его основными характеристиками. Этот метод широко используется в эконометрике для оценки параметров линейных регрессионных моделей.

Правильное утверждение о МНК: МНК минимизирует сумму квадратов остатков.

Теперь давайте рассмотрим каждое из предложенных утверждений:

• Минимизирует сумму абсолютных значений остатков: Это утверждение неверно. Метод, который минимизирует сумму абсолютных значений остатков, называется методом абсолютных отклонений или медианной регрессией. МНК ориентирован именно на минимизацию квадратов остатков.
• Минимизирует сумму квадратов остатков: Это утверждение верно. Основная идея МНК заключается в том, чтобы найти такие значения параметров регрессионной модели, которые минимизируют сумму квадратов разностей между наблюдаемыми значениями зависимой переменной и предсказанными значениями, полученными из модели.
• Максимизирует сумму квадратов остатков: Это утверждение неверно. Метод наименьших квадратов не направлен на максимизацию суммы квадратов остатков. Наоборот, его цель - минимизация этой суммы.

Таким образом, единственное верное утверждение о методе наименьших квадратов заключается в том, что он минимизирует сумму квадратов остатков. Это ключевая характеристика метода, которая позволяет находить наилучшие оценки для параметров модели.