最小二乘法的原理是使得()最小。
A: 因变量的观测值可变量的观测值之间的离差平方和
B: 因变量的观测值与估计值之间的离差平方和
C: 自变量的观测值与均值之间的离差平方和
D: 因变量的观测值与平均值之间的离差平方和
A: 因变量的观测值可变量的观测值之间的离差平方和
B: 因变量的观测值与估计值之间的离差平方和
C: 自变量的观测值与均值之间的离差平方和
D: 因变量的观测值与平均值之间的离差平方和
举一反三
- 最小二乘法的原理是使得()最小。 A: 因变量的观测值与自变量的观测值之间的离差平方和 B: 因变量的观测值与估计值之间的离差平方和 C: 自变量的观测值与均值之间的离差平方和 D: 因变量的观测值与均值之间的离差平方和
- [color=rgb(89,89,89)]最小二乘法的原理是使得（[color=rgb(89,89,89)] [/color]）最小。[/color] A: 因变量的观测值与自变量的观测值之间的离差平方和 B: 因变量的观测值与估计值之间的离差平方和 C: 自变量的观测值与均值之间的离差平方和 D: 因变量的观测值与均值之间的离差平方和
- 在回归分析中，残差平方和是指 A: 各实际观测值yi 与其均值ӯ 的离差平方和 B: 各实际观测值yi与回归值ŷi的离差平方和 C: 回归预测值ŷi与因变量均值ӯ的离差平方和 D: 因变量yi 与自变量xi的平方和
- 最小平方法是通过使因变量的观测值与估计值之间的离差平方和最小来估计参数的方法。
- 利用最小二乘法拟合回归方程的数学依据是：令被解释变量的观测值和估计值之间（ ）。 A: 所有离差皆为零 B: 离差的平方和为零 C: 离差之和为零 D: 离差平方和为最小