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。

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。


相关考题:

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

最小二乘法的基本原理是( )。A.要求实际值与估计值的离差平方和为零B.要求实际值与估计值的离差平方和为最小C.要求实际值与趋势值的离差平方和为零D.要求实际值与趋势值的离差平方和为最小

利用最小平方法配合的趋势方程中,要求所有实际观察值与趋势值离差的平方和为零。() 此题为判断题(对,错)。

要得到剩余误差(离回归误差)最小的回归方程,选用的是( )。A.矫正法B.离均差和为最小的原理C.最小二乘法D.计算合并均方值的方法

在一元线性回归方程Y=a+bx中,回归参数b表示( )。A.回归直线的起点值B.回归直线的截距C.回归直线的斜率D.相关系数

建立变量X、Y间的直线回归方程,回归系数的绝对值︱b︱越大,说明A、回归方程的误差越小B、回归方程的预测效果越好C、回归直线的斜率越大D、X、Y间的相关性越密切E、越有理由认为X、Y间有因果关系

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( )。

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()。

要得到剩余误差(离回归误差)最小的回归方程,选用的是()。A、矫正法B、离均差和为最小的原理C、最小二乘法D、计算合并均方值的方法

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

在直线相关和回归分析中()。A、根据同一资料,相关系数只能计算一个B、根据同一资料,回归方程只能配合一个C、根据同一资料,回归方程随自变量与因变量的确定不同,可能配合两个D、回归方程和相关系数均与自变量和因变量的确定无关

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。()

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

相关系数r越大,则估计标准误差Sxy值越大,从而直线回归方程的精确性越低。

利用最小平方法配合回归方程的数学依据是:令观察值和估计值之间()。A、所有离差皆为零B、离差之和为零C、离差的平方和为零D、离差平方和为最小

测定现象之间有无相关关系的方法有()。A、编制相关表B、绘制相关图C、计算相关系数D、对客观现象做定性分析E、配合回归方程

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

一元线性分析中,()确定的回归方程偏差最小。A、最小二乘法B、端值法C、平均法

最小二乘法作为一种数据处理手段,如用于求解一元线性回归方程的系数,应使各测量值与回归直线上相应值的()最小。

直线回归方程主要的应用有()A、估计a、b的值B、判断是否直线相关C、确定X、Y间存在的因果关系D、进行预测E、绘制散点图

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

填空题最小二乘法作为一种数据处理手段,如用于求解一元线性回归方程的系数,应使各测量值与回归直线上相应值的()最小。

单选题根据最小二乘法估计回归方程参数的原理是( )。A残差平方和最小B残差的二倍最小C相关系数最小D总离差最小

单选题利用最小平方法配合回归方程的数学依据是:令观察值和估计值之间()。A所有离差皆为零B离差之和为零C离差的平方和为零D离差平方和为最小

多选题在直线相关和回归分析中()。A根据同一资料,相关系数只能计算一个B根据同一资料,回归方程只能配合一个C根据同一资料,回归方程随自变量与因变量的确定不同,可能配合两个D回归方程和相关系数均与自变量和因变量的确定无关