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

B


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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

用( )确定的直线与所有数据的距离平方和最短。A.随手画线法B.半数平均法C.移动平均法D.最小二乘法

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

最小二乘法是运用数学中最小二乘的原理,根据历史数据拟合一条发展趋势线,使该线上的值与实际值之间的离差平方和为最大。() 此题为判断题(对,错)。

用( )确定的直线与所有数据的距离的平方和最短。A.随手画线法B.半数平均法C.移动平均法D.最小二乘法

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.以上均不对

用最小二乘法拟合回归直线方程,其基本原理是( )。

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

根据最小二乘法拟合直线回归方程是使( )。

最小二乘法的原理是,当所有的测量数据的()最小时,所拟合的直线最优。A、误差B、偏差的积C、误差的和D、偏差的平方和

用最小二乘法确定直线回归方程的原则是各观察点与直线的纵向距离的平方和最小。

最小二乘法的基本原理是:要求实际值与趋势值的离差平方和为最小,以此拟合出优良的趋势模型,从而测定长期趋势。()

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

要想使直线回归方程式y=a+bx与实际情况拟合得最好,就必须使()A、总偏差平方和最小B、正、负误差之和最小C、误差绝对值之和最小D、误差平方和最小

用最小二乘法确定直线回归方程的原则是各观察点()。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

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()。

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

最小二乘法是根据历史数据拟合出一条发展趋势线,使该线与实际值之间的()为最小。A、离差之和B、离差平方和C、方差之和D、方差平方和

利用最小二乘法的原理配合的直线回归方程,要求实际测定值的所有相关点到直线上的距离平方和等于0。

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

多选题确定拟合直线的方法有()。A端基直线法B拟合曲线法C校准曲线法D最小二乘法

填空题最小二乘法的原理是要是直线拟合得更好,应使()为最小。

单选题最小二乘法的原理是,当所有的测量数据的()最小时,所拟合的直线最优。A误差B偏差的积C误差的和D偏差的平方和

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

单选题最小二乘法是根据历史数据拟合出一条发展趋势线,使该线与实际值之间的()为最小。A离差之和B离差平方和C方差之和D方差平方和

单选题用最小二乘法确定直线回归方程的原则是各观察点()。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

单选题要想使直线回归方程式y=a+bx与实际情况拟合得最好,就必须使()A总偏差平方和最小B正、负误差之和最小C误差绝对值之和最小D误差平方和最小