网友您好, 请在下方输入框内输入要搜索的题目:

题目内容 (请给出正确答案)

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?


参考答案

更多 “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?” 相关考题
考题 模型校正的结果就是要使得的均值为(),标准方差的值达到(),并由此来判断模型的结果和实际环境的拟合情况。 A.0、9B.0、6C.最小、0D.0、最小

考题 拟合优度检验和方程显著性检验之间的联系为( )。A.两者是从不同原理出发的两类检验B.拟合优度检验是从已经得到的估计的模型出发,检验它对样本观测值的拟合程度C.方程的显著性检验是从样本观测值出发检验模型总体线性关系的显著性D.拟合优度检验是从样本观测值出发检验模型总体线性关系的显著性E.方程的显著性是从已经得到的估计的模型出发,检验它对样本观测值的拟合程度此题为多项选择题。请帮忙给出正确答案和分析,谢谢!

考题 模型校正的结果就是要使得Mean Error 的值为零,RMS Error的值达到最小,一般要求小于『____』,并由此来判断模型的结果和实际环境的拟合情况。

考题 拟合优度R2的值越大,说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越强。

考题 模型的功效评价包含的内容是()。 A、确定模型的具体函数形式B、对方程拟合优度进行检验C、对参数估计值的可靠性进行检验D、对模型的误差程度和范围作出判断E、确定模型的估计方法

考题 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)。

考题 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

考题 在多元回归模型中,模型的拟合优度R2越接近于1,说明模型对于样本预测数据的拟合程度越好,模型的预测效果也会越好。( )

考题 线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高,模型拟合效果越好;可决系数越小,模型拟合效果越差。

考题 在多元线性回归分析中,为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度?

考题 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。()

考题 为什么可决系数可以度量模型的拟合优度?在简单线性回归中它与对参数的t检验的关系是什么?

考题 为什么在对参数进行最小二乘估计之前,要对模型提出古典假定?

考题 拟合直线方程法的原理就是最小二乘原理。

考题 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?

考题 薪酬政策线的最小二乘法绘制:保证所绘制的薪酬政策线与各点值的离散度(),拟合优度()。

考题 模型校正的结果就是要使得MeAN ERRoR的值为零,RMSERRoR的值达到最小,一般要求小于(),并由此来判断模型的结果和实际环境的拟合情况。

考题 模型校正的结果就是要使得的均值为(),标准方差的值达到(),并由此来判断模型的结果和实际环境的拟合情况。A、0、9B、0、6C、最小、0D、0、最小

考题 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

考题 为什么在对参数进行最小二乘估计时,要对模型提出一些基本的假定?

考题 单选题模型校正的结果就是要使得的均值为(),标准方差的值达到(),并由此来判断模型的结果和实际环境的拟合情况。A 0、9B 0、6C 最小、0D 0、最小

考题 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

考题 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?

考题 判断题线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高,模型拟合效果越好;可决系数越小,模型拟合效果越差。A 对B 错

考题 填空题薪酬政策线的最小二乘法绘制:保证所绘制的薪酬政策线与各点值的离散度(),拟合优度()。

考题 问答题为什么在对参数进行最小二乘估计之前,要对模型提出古典假定?

考题 填空题模型校正的结果就是要使得MeAN ERRoR的值为零,RMSERRoR的值达到最小,一般要求小于(),并由此来判断模型的结果和实际环境的拟合情况。