关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！ 2022-06-19 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？ 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？ 答案： 查看 举一反三 回答下列问题: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?[br][/br] 关于最小二乘拟合，下列哪些说法是正确的？ A: 模型与数据可能不一致 B: 拟合之前需要有经验公式 C: 模型的部分参数拟合之前未知 D: 拟合结果使得误差总和最小 与总最小二乘TLS法进行模型拟合相比，RANSAC方法主要解决的问题是 A: 没有合适模型描述 B: 存在过拟合问题 C: 存在欠拟合问题 D: 噪声点参与模型拟合 趋势拟合模型都可以用最小二乘方法求解参数。 在过原点一元回归模型中,模型拟合优度与修正拟合优度相比,模型的拟合优度 修正拟合优度。
