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
多项式在matlab中表示为向量形式，可用matlab中的多项式函数求多项式的根，多项式乘积等。()
以下关于曲线拟合方法的叙述不正确的是()。 A.曲线拟合方法的依据是最小二乘法的思想B.曲线拟合方法求出的公式必然过给定的点C.不可以用多项式拟合D.曲线拟合只能是线性的
通常求解拟合方程未知系数的方法有( ) 。A.端点法B.程点法C.平均法D.最小二乘法
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)。
利用最小二乘法进行代数多项式拟合时,可以根据曲线趋势将其拟合成()。 A.幂函数B.指数函数C.对数函数D.二次函数E.一次函数
在求解上述回归系数过程中，利用了最小二乘估计准则，这种估计的实质是使（ ）。A．B．C．D．
关于一元线性回归的正确表述有（ ）。A.用来计算相关系数B.是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型C.只涉及一个自变量D.使用最小二乘法确定一元线性回归方程的系数E.用决定系数来测度回归直线对样本数据的拟合程度
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
拟合完成后，拟合质量系数最小的结果一定是最佳分析结果。
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
在MATLAB中用函数（）来求得最小二乘拟合多项式的系数。A、polyfitB、polyC、rootsD、find
异方差性的影响主要有（）。A、普通最小二乘估计量是有偏的B、普通最小二乘估计量是无偏的C、普通最小二乘估计量不再具有最小方差性D、建立在普通最小二乘估计基础上的假设检验失效E、建立在普通最小二乘估计基础上的预测区间变宽
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？
根据（）为最小的原则来确定回归系数，称为最小二乘原则。
单选题多项式曲线拟合是用一个多项式来逼近一组给定的数据，使用（）函数来实现。ApolyfitBpolyderCpolyDpolyval
单选题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
单选题在MATLAB中用函数（）来求得最小二乘拟合多项式的系数。ApolyfitBpolyCrootsDfind
问答题采用最小二乘法进行多项式拟合时应注意哪些问题？
判断题拟合完成后，拟合质量系数最小的结果一定是最佳分析结果。A对B错
判断题在MATLAB中用polyfit函数来求得最小二乘拟合多项式的系数。A对B错
单选题最小二乘法用于（ ）。A多项式插值B数值微分C曲线拟合D数值积分
填空题根据（）为最小的原则来确定回归系数，称为最小二乘原则。