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
与函数插值问题不同,曲线拟合要求曲线通过所有已知点,而是要求得到的近似函数能反映数据的基本关系。()
基于“使残差的平方和”为最小的准则来选取拟合曲线的方法称为曲线拟合的最小二乘法。()
构造拟合曲线不可以采用下列哪种准则()A、使残差的最大绝对值为最小B、使残差的绝对值之和为最小C、使残差的平方和为最小D、是残差的绝对值之差为最小
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
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
时间序列分析是根据系统观测得到的时间系列数据，通过（）和参数估计来建立数学模型的理论和方法。A、趋势分析B、误差分析C、曲线拟合D、系统观测
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
在MATLAB中用polyfit函数来求得最小二乘拟合多项式的系数。
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
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？
最大似然法的基本思想是（）。A、从模型中得到样本数据的概率最大B、样本回归线能最好地拟合样本数据C、使残差平方和最小D、使参数估计量的方差最小
在用基本函数进行曲线拟合求经验公式时，如何检验哪一种函数式拟合得最好，或者拟合的经验公式最符合实验规律？
在网上市场调研数据分析中，常用的拟合回归线的原则，是使各点与该线纵向距离的平方和为（）。 A、适中B、为零C、最大D、最小
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
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
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
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
单选题回归分析是一种重要的商情分析工具，回归线是一条能代表散点图上分布趋势的直线。下列说法中正确的是（）。A常用的拟合这条回归线的原则是使各点与该线纵向距离的平方和为最小B常用的拟合这条回归线的原则是使各点与该线横向距离的平方和为最小C常用的拟合这条回归线的原则是使各点与该线纵向距离的代数和为最小D常用的拟合这条回归线的原则是使各点与该线横向距离的代数和为最小
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
单选题在网上市场调研数据分析中，常用的拟合回归线的原则，是使各点与该线纵向距离的平方和为（）。A适中B为零C最大D最小
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