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
在机械CAD的设计计算或分析中,不经常用的计算方法是()。 A、线性方程组求解B、数值积分C、最小二乘拟合D、方程求根
根据最小二乘的原理求出直线回归方程 后，发现原始数据中的某点（xk，yk）的横坐标值xk代入方程算得的为yk ，说明A、正常现象B、计算有错C、偏差较大D、曲线关系E、方程不成立
拟合直线方程法的原理就是最小二乘原理。() 此题为判断题(对，错)。
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
用最小平方法拟合出的趋势方程为：，该方程反映的趋势线是一条( )。A．上升直线B．下降直线C．指数曲线D．抛物线
某市税收收入资料(单位：亿元)如下：要求：据此用最小平方法拟合直线趋势预测方程。
现有八家百货公司，每个公司人均月销售额和利润率资料如表5—3所示。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（）。
寻找实际值与拟合值的离差平方和为最小的回归直线是( )的基本思想。A.点估计B.区间估计C.最小二乘估计D.总体估计
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
常见的定量方法不包括（）。A、指数平滑法B、移动平均法C、非线性最小二乘曲线拟合法D、德尔菲法
若动态数列的二级增长量大体相等，宜拟合（）。A、直线趋势方程B、曲线趋势方程C、指数趋势方程D、二次曲线方程
根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题？
若动态数列的逐期增长量大体相等，宜拟合（）。A、直线趋势方程B、曲线趋势方程C、指数趋势方程D、二次曲线方程
正规方程指误差方程按最小二乘法原理转化得到的有确定解的代数方程组。
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
解析法是应用（）的原理求目标函数的极大值或极小值，得到设计变量的最优解。A、数学规划B、最小二乘C、相似性D、最小二乘和相似性
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
单选题解析法是应用（）的原理求目标函数的极大值或极小值，得到设计变量的最优解。A数学规划B最小二乘C相似性D最小二乘和相似性