(2). 根据最小二乘法的思想，拟合直线回归方程是使（ ）。
A: \( \min\sum\limits_{i=1}^n {\vert y_i -\hat {y}\vert }
\)
B: \( \min\sum\limits_{i=1}^n {(y_i -\bar {y})^2} \)
C: \( \min\sum\limits_{i=1}^n {(\hat {y}_i -\bar {y})^2}
\)
D: \( \min\sum\limits_{i=1}^n {(y_i -\hat {y}_i )^2} \)
A: \( \min\sum\limits_{i=1}^n {\vert y_i -\hat {y}\vert }
\)
B: \( \min\sum\limits_{i=1}^n {(y_i -\bar {y})^2} \)
C: \( \min\sum\limits_{i=1}^n {(\hat {y}_i -\bar {y})^2}
\)
D: \( \min\sum\limits_{i=1}^n {(y_i -\hat {y}_i )^2} \)
举一反三
- (2). 根据最小二乘法拟合直线回归方程是使（ ）。 A: \( \sum {\left( {y_i -\hat {y}_i } \right)^2} =\mbox{ 最小 } \) B: \( \sum {\left( {y_i -\hat {y}_i } \right)} =\mbox{ 最小 } \) C: \( \sum {\left( {y_i -\bar {y}} \right)^2} =\mbox{ 最小 }\) D: \( \sum {\left( {y_i -\bar {y}} \right)} =\mbox{ 最小 }\)
- 下列级数中,收敛的是（ ）. A: \(<br/>\sum\limits_{n = 1}^\infty { { 1 \over n}} \) B: \(<br/>\sum\limits_{n = 1}^\infty { { 1 \over { { n^2}}}} \) C: \(<br/>\sum\limits_{n = 1}^\infty { { 1 \over {\sqrt n }}} \) D: \( \sum\limits_{n = 1}^\infty { { 1 \over {\root 3 \of { { n^2}} }}} \)
- (4). 已知总体 \( X \) 服从 \( [0,\lambda ] \) 上的均匀分布( \( \lambda \) 未知) \( X_1 ,X_2<br/>,\cdots X_n \) 为 \( X \) 的样本，则（ ）。 A: \( \frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^n {X_i } -\frac{\lambda }{2} \) 是一个统计量； B: \( \frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^n {X_i } -EX \) 是一个统计量 C: \( X_1 +X_2 \) 是一个统计量； D: \( \frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^n {X_i^2 -DX}<br/>\) 是一个统计量。
- 把含n个元素的x数组中存放的数据对应地复制到y数组，写作：________ A: y=x; B: y[n]=x[n]; C: y[i]=x[i]; D: for(i=0;i E: for(i=1;i<=n;i++) y[i]=x[i];
- 下列程序运行时输入:20 30 5 85 40,运行结果为: #include #define N 5 int main(void) { int a[N],max,min,sum,i; for (i=0;i scanf("%d",&a[i]); sum=max=min=a[0]; for (i=1;i { sum+=a[i]; if (a[i]>max) max=a[i]; if (a[i] } printf("max=%d min=%d sum=%d aver=%4.2f ",max,min,sum,(float)(sum-max-min)/(N-2)); return 0; }