在求解线性回归模型参数时所用的数学方法是最小二乘法。

A、最小二乘法

B、迭代法

C、高斯消去法

D、二分法

E、插值法

F、残差平方和最小法

B、原数列与趋势线离差平方之和为最小值

C、原数列与趋势线离差之和为1

D、原数列与趋势线离差平方之和为0

A、用数学解析的方法，从一组实验数据中找出一条最佳拟合曲线，称为方程的回归。回归法中最常用的方法是最小二乘法；

B、最小二乘法的原理是：若能找到一条最佳的拟合曲线，那么各测量值与这条拟合曲线上对应点之差的平方和为最小；

C、对于一元线性回归方程中的待定系数a和b，一般来说，如果实验点对直线的偏离大，它们的误差也大，由此定出的经验公式可靠程度就低；

D、对于一元线性回归，相关系数r的值在-1到1之间，如果r越接近于0，则说明实验数据的线性化程度越高。

A、η为随机误差项，服从正态分布

B、一元线性回归的目标函数是η的平方的求和最小化

C、一元线性回归可以使用最小二乘法求解回归系数w1, w0

D、最小二乘法描述了变量x和y之间非线性关系的最优近似

?下列对于非线性回归的说法正确的是（ ）。   

A) 回归分析中，依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析 

B) 对具有非线性关系的因变量与自变量的数据进行的回归分析 

C) 处理非线性回归的基本方法是，通过变量变换，将非线性回归化为线性回归，然后用线性回归方法处理 D) 通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理 

A、试验法建模，作图过程误差较大，过程繁琐；

B、相对于作图的方法，最小二乘法是一种解析的方法，通过系统输入输出的测试数据，直接计算出系统参数，既便捷又较精确；

C、当已知被控过程的数学模型结构，但未知具体参数时，可以使用最小二乘法利用实验数据，直接计算出参数的数值；

D、最小二乘法无需预知被控过程的模型结构。

A.变量个数少

B.约束条件少

C.目标函数的表达式短

D.约束条件和目标函数都是线性的

A高伯茨曲线拟合法

B皮尔曲线拟合法

C饱和指数拟合法

D非线性最小二乘曲线拟合法

A、选择合适的模型变量

B、确定目标函数

C、列出全部约束条件

D、求出最优解

用最小平方法，确定预测模型中的参数值时，它的数学依据是(  )。

  A．∑(y-)²=0    B．∑(y-)²=最小值

  C．∑(y-)=最小值  D．∑(y-)≠0