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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

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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
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考题 如果所有的观测点都落在回归直线上，R2=1说明()。A.回归直线不能解释因变量的所有变化B.因变量的变化与自变量无关C.回归直线可以解释因变量的所有变化D.回归直线的拟合效果很好E.回归直线的拟合效果很差
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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。()
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考题 线性度是传感器输出量和输入量间的实际关系与它们的拟合直线之间的最大偏差与满量程输出值之比。() 此题为判断题(对，错)。
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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)。
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考题 用最小二乘法拟合回归直线方程，其基本原理是（ ）。
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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
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考题 根据最小二乘法拟合直线回归方程是使（ ）。
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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（）。
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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
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考题 传感器实际输入输出曲线偏离理想拟合直线的程度称为线性度，通常用最大偏差与满量程输出之比的百分数来表示。
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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。（）
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考题 通过校准获得的测压仪器输出值与实际压力值的地应关系曲线称（）。A、校准曲线B、工作直线C、拟合直线D、工作曲线
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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？
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考题 在采用直线拟合线性化时，传感器输出输入的实际曲线与其拟合直线之间的最大偏差，通常用相对误差γL来表示，称为（），即γL=±（ΔLmaxyFS）×100％，其中ΔLmax为最大非线性误差，yFS为（）。
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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（）。
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考题 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
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考题 利用最小二乘法的原理配合的直线回归方程，要求实际测定值的所有相关点到直线上的距离平方和等于0。
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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（）。
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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？
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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
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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
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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
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考题 单选题直线度公差：实际被测要素对理想直线的（）。A 允许变动量B 符合程度C 偏离程度D 拟合程度
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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。
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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
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考题 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
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