关于数据拟合问题，如下叙述不正确的是
A: 最常用的一种准则是拟合误差平方和最小的最小二乘准则
B: 可以用线性最小二乘拟合或者非线性最小二乘拟合方法
C: 拟合问题本质上是要寻求一个函数y=f(x), 使 f(x) 在某种准则下与所给数据点最为接近。
D: 拟合问题本质上是要寻求一个函数y=f(x), 使 f(x)经过每一个所给数据点。
A: 最常用的一种准则是拟合误差平方和最小的最小二乘准则
B: 可以用线性最小二乘拟合或者非线性最小二乘拟合方法
C: 拟合问题本质上是要寻求一个函数y=f(x), 使 f(x) 在某种准则下与所给数据点最为接近。
D: 拟合问题本质上是要寻求一个函数y=f(x), 使 f(x)经过每一个所给数据点。
举一反三
- 已知点列并且寻求函数f(x)，使f(x)在某种准则下与所有数据点最为接近的数据分析方法是( ). A: 插值 B: 拟合 C: 逼近 D: 模拟
- 求最小二乘拟合一次、二次和三次多项式，拟合如下数据并画出数据点以及拟合函数的图形。[img=540x57]1770e1d7bd52ee1.png[/img]
- 基于一组数据[img=151x25]18034974a7388b5.png[/img]，拟合函数[img=95x27]18034974afd28f6.png[/img]中的待定参数[img=41x23]18034974b86611d.png[/img]，如下说法正确的是： A: 可以用线性最小二乘拟合 B: 可以用非线性最小二乘拟合 C: 拟合函数[img=95x27]18034974c0b438f.png[/img]要严格满足[img=151x25]18034974c9a2cf8.png[/img]中的每一个点。 D: 以上答案都正确
- 最小二乘拟合是通过使各实验（或观测）数据与拟合曲线的偏差的平方和最小，来寻找实验数据的最佳函数匹配的方法。
- 基于一组数据[img=151x25]180349747e1e6b7.png[/img]，拟合函数[img=97x21]18034974869207d.png[/img]中的待定参数[img=39x18]180349748efd9f6.png[/img]，如下说法正确的是： A: 可以用线性最小二乘拟合 B: 必须用非线性最小二乘拟合 C: 拟合函数[img=97x21]180349749737012.png[/img]要严格满足[img=151x25]180349749ed5fe2.png[/img]中的每一个点。 D: 以上答案都正确