更多“利用最小二乘法拟合的直线回归方程,要求所有观测点和回归直线的距离平方和为零。”相关的问题
第1题
最小二乘法的数据处理中,相关系数表示测量的各数据点靠近拟合直线的程度。
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第2题
《CCD杨氏模量测定》实验中,假定某个同学采用最小二乘法数据处理方法,计算出的相关系数为-0.9992,可以得出的结论是 A. 各测量数据点接近拟合直线 B. 各测量数据点远离拟合直线
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第3题
在《CCD杨氏模量测定》实验中,采用最小二乘法的数据处理方法可以计算出拟合直线的相关系数。
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第4题
拟合优度检验是指对样本回归直线与样本观测值之间拟合程度的检验。
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第5题
倪老师自编 在《CCD杨氏模量测定》实验中,采用最小二乘法的数据处理方法可以计算出拟合直线的相关系数。
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第6题
直线定线,指把所有观测点投影到一条线上。
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第7题
线性回归中普通最小二乘估计的缺点是().
A.回归直线被拉向方差大的项;
B.回归直线被拉向方差小的项;
C.方差大的项在平方和中所起的作用小;
D.是有偏估计.
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第8题
回归方程总体线性显著性检验的原假设是模型中所有的回归参数同时为零。
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第9题
在回归分析中,t检验的目的是检验
A.回归方程的显著性
B.常数项的显著性
C.回归系数的显著性
D.拟合优度
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第10题
多元线性回归模型的显著性检验可分为
A.t检验
B.F检验
C.回归方程的检验与回归系数的检验
D.拟合优度检验
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