在数据预测过程中做拟合曲线是常见的预测是手段，一般用()来表示曲线拟合的程度。
A: T2
B: R2
C: S2
D: δ
A: T2
B: R2
C: S2
D: δ
举一反三
- 在多元回归模型中，模型的拟合优度R<sup>2</sup>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。（）
- 用MATLAB多项式拟合命令对数据进行拟合：a=polyfit(s,t,2)，结果中含有（ ）个数字。 A: 3 B: 2 C: 1 D: 4
- 拟合优度R2的值越小，则回归方程（） A: 拟合程度越低 B: 拟合程度越高 C: 拟合程度有可能高，也有可能低 D: 用回归方程进行预测越准确
- 判定系数R2的值越大，则回归方程（）。 A: 拟合程度越低 B: 拟合程度越高 C: 拟合程度有可能高，也有可能低 D: 用回归方程进行预测越不准确 E: 用回归方程进行预测越准确
- 判定系数R2的值越大，则回归方程（）。 A: A拟合程度越低 B: B拟合程度越高 C: C拟合程度有可能高，也有可能低 D: D用回归方程进行预测越不准确 E: E用回归方程进行预测越准确