判断题最小二乘法的基本原理是:在所有拟合的直线中,与所测实际数据的偏差平方和最大的那条直线为最优A对B错
判断题
最小二乘法的基本原理是:在所有拟合的直线中,与所测实际数据的偏差平方和最大的那条直线为最优
A
对
B
错
参考解析
解析:
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用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程,其最小二乘法的原理是使( )。A.实际Y值与理论 值的离差和最小B.实际Y值与理论 值的离差平方和最小C.实际Y值与Y平均值的离差和最小D.实际Y值与Y平均值的离差平方和最小
最小二乘法确定直线回归方程的基本原则是使各观察点A、距直线的纵向距离相等B、距直线的纵向距离的平方和最小C、与直线的垂直距离相等D、与直线的垂直距离的平方和最小E、距直线的纵向距离和的平方最小
最小二乘法确定直线回归方程的基本原则是使各观察点A、距直线的纵向距离相等B、距直线的纵向距离的平方和最小C、与直线的垂直距离相等D、与直线的垂直距离的平方和最小E、距直线纵向和垂直距离均相等
用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程,其最小二乘法的原理是使( )。A.实际Y值与理论Y值的离差和最小B.实际Y值与理论Y值的离差平方和最小C.实际Y值与Y平均值的离差和最小D.实际Y值与Y平均值的离差平方和最小
最小二乘法确定直线回归方程的基本原则是使各观察点()。A、距直线的纵向距离相等B、距直线的纵向距离的平方和最小C、与直线的垂直距离相等D、与直线的垂直距离的平方和最小E、与直线的垂直距离和的平方最小
在采用直线拟合线性化时,传感器输出输入的实际曲线与其拟合直线之间的最大偏差,通常用相对误差γL来表示,称为(),即γL=±(ΔLmaxyFS)×100%,其中ΔLmax为最大非线性误差,yFS为()。
单选题最小二乘法确定直线回归方程的基本原则是使各观察点()A距直线的纵向距离相等B距直线的纵向距离的平方和最小C与直线的垂直距离相等D与直线的垂直距离的平方和最小E距直线纵向和垂直距离均相等
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