用最小二乘法求出拟合直线时,并不要求自变量等间距变化,测量时比逐差法更方便() 此题为判断题(对，错)。
由非线性度来表示定度曲线程度的是()。 A、偏离其拟合直线B、接近真值C、正反行程的不重合D、偏离测量值
当所给数据点的分布并不一定近似地呈一条直线,这时仍用直线拟合显然是不合适的,可用多项式拟合。()
非线性度是表示定度(标定)曲线()的程度。 A、偏离其拟合直线B、接近真值C、加载和卸载时不重合D、在多次测量时的重复
传感器的线性度表示校准曲线()的程度。 A、接近真值B、偏离其拟合直线C、加载和卸载时不重合D、在多次测量时的重复
用最小二乘法拟合回归直线方程，其基本原理是（ ）。
用以测度回归直线对样本数据拟合程度的指标是()。A.相关系数B.基尼系数C.方差系数D.决定系数
测度回归直线对样本数据的拟合程度的是()。A.相关系数B.样本估计量C.决定系数D.回归系数
非线性度是表示曲线（）的程度。 A、接近真值B、偏离其拟合直线C、正反行程不重合
可以用散点图表示两个变量之间的相关性。两个变量之间的关系的密切程度，取决于数据点分布（）。A、靠近某条横直线的程度B、靠近某条竖直线的程度C、靠近某条曲线的程度D、靠近对角线的程度
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
说明回归直线拟合程度的统计量主要是（）A、相关系数B、回归系数C、判定系数D、估计标准误差
说明回归直线拟合程度的统计量主要是（）A、相关系数B、回归系数C、决定系数D、估计标准误差
相关系数r的正负号与回归系数b的正负号一致，r越接近于1，说明（）对样本数据点的拟合程度越高。
外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度，最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问，这是最小二乘法的优势理由吗？
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
线性度是表示标定曲线（）的程度。A、接近真值B、偏离其拟合直线C、正反行程不重合D、在多次测量时的重复
测度回归直线对样本数据的拟合程度的指标是（）。A、相关系数B、样本估计量C、决定系数D、投资乘数
问答题外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度，最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问，这是最小二乘法的优势理由吗？
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
单选题说明回归直线拟合程度的统计量主要是（）A相关系数B回归系数C判定系数D估计标准误差
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。
单选题传感器的滞后表示标定曲线（）的程度。A接近真值B偏离其拟合直线C加载和卸载时不重合D在多次测量时重复
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
单选题说明回归直线拟合程度的统计量主要是（）A相关系数B回归系数C决定系数D估计标准误差
单选题测度回归直线对样本数据的拟合程度的是( )。A相关系数B样本估计量C决定系数D回归系数