(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: \( \sum {\left( {y_i -\bar {y}} \right)} =\mbox{ 最小 }\)
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: \( \sum {\left( {y_i -\bar {y}} \right)} =\mbox{ 最小 }\)
举一反三
- (2). 根据最小二乘法的思想，拟合直线回归方程是使（ ）。 A: \( \min\sum\limits_{i=1}^n {\vert y_i -\hat {y}\vert }<br/>\) B: \( \min\sum\limits_{i=1}^n {(y_i -\bar {y})^2} \) C: \( \min\sum\limits_{i=1}^n {(\hat {y}_i -\bar {y})^2}<br/>\) D: \( \min\sum\limits_{i=1}^n {(y_i -\hat {y}_i )^2} \)
- 根据最小二乘法拟合直线回归方程是使()。 A: Σ(y?-??)=最小 B: Σ(y?-??)2=最小 C: Σ(y?-??)=最小 D: Σ(y?-??)2=最小
- 下列方程中，不是全微分方程的为（ ）。 A: \(\left( {3{x^2} + 6x{y^2}} \right)dx + \left( {6{x^2}y + 4{y^2}} \right)dy = 0\) B: \({e^y}dx + \left( {x \cdot {e^y} - 2y} \right)dy = 0\) C: \(y\left( {x - 2y} \right)dx - {x^2}dy = 0\) D: \(\left( { { x^2} - y} \right)dx - xdy = 0\)
- \(\left\{ {\left( {x,y} \right)\left| {2 \le {x^2} + {y^2} \le 4} \right.} \right\}\)是闭区域.
- 根据最小二乘法拟合直线回归方程是使()。 A: Σ(yᵢ-ŷᵢ)=最小 B: Σ(yᵢ-ŷᵢ)²=最小 C: Σ(yᵢ-ӯᵢ)=最小 D: Σ(yᵢ-ӯᵢ)²=最小