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)
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


参考答案

参考解析
解析: 暂无解析
更多 “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” 相关考题
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

考题 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)。

考题 在一元线性回归中,通过最小二乘法求得的直线叫做回归直线或()。 A、最优回归线B、最优分布线C、最优预测线D、最佳分布线

考题 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。()

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 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)。

考题 用最小二乘法拟合回归直线方程,其基本原理是( )。

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

考题 根据最小二乘法拟合直线回归方程是使( )。

考题 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

考题 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()。

考题 回归直线拟合的好坏取决于SSR及SSE的大小,()。ASSR/SST越大,直线拟合得越好BSSR/SST越小,直线拟合得越好CSSR越大,直线拟合得越好DSST越大,直线拟合得越好

考题 测量方法是指测量是()。A、所采用的测量原理B、所采用的计量器具C、测量条件D、测量程序

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 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 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?

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 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

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 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

考题 多选题判定系数的意义是()。A在因变量取值的总离差中可以由自变量取值所解释的比例B它反映了自变量对因变量取值的决定程度C当取值等于1时,拟合是完全的,所有观测值都落在回归直线上D当取值等于0时,自变量的取值与因变量无关E取值越接近1,表明回归直线的拟合越好;相反,取值越接近0;回归直线的拟合越差

考题 单选题回归直线拟合的好坏取决于SSR及SSE的大小,()。A SSR/SST越大,直线拟合得越好B SSR/SST越小,直线拟合得越好C SSR越大,直线拟合得越好D SST越大,直线拟合得越好

考题 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

考题 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。

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