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)

最小二乘估计已经使拟合误差达到最小,为什么还要讨论模型的拟合优度问题?


参考答案和解析
普通最小二乘法所保证的最好拟合是同一个问题内部的比较,即使用给出的样本数据满足残差的平方和最小;拟合优度检验结果所表示的优劣可以对不同的问题进行比较,即可以辨别不同的样本回归结果谁好谁坏。
更多 “最小二乘估计已经使拟合误差达到最小,为什么还要讨论模型的拟合优度问题?” 相关考题
考题 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 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 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 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。()

考题 根据最小二乘法拟合直线回归方程是使( )。

考题 如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关,则普通最小二乘估计量不是无偏估计量,也不再具有最小方差的性质。

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 采用最小二乘法进行多项式拟合时应注意哪些问题?

考题 在MATLAB中用polyfit函数来求得最小二乘拟合多项式的系数。

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 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

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 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

考题 关于拟合优度检验与方程显著性检验关系的讨论。

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 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 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 单选题在MATLAB中用函数()来求得最小二乘拟合多项式的系数。A polyfitB polyC rootsD find

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 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

考题 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