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[主观题]

最小二乘估计已经使拟合误差达到最小，为什么还要讨论拟合优度问题？

答案

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第1题

在MATLAB的线性最小二乘拟合中，是多项式拟合的函数为（）

A.polyfit

B.lsqcurvefit

C.lsqnonlin

D.griddata

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第2题

传感器的线性度值与直线拟合方法相关，不同的拟合方法，计算出来的线性度可能会不同。

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第3题

在一元线性回归中，下面那一项不是最小二乘估计的性质（）

A.线性性

B.无偏性

C.独立性

D.最佳线性无偏性

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第4题

数据拟合要求拟合函数通过所有的已知数据点。

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第5题

线性回归中普通最小二乘估计的缺点是（）．

A.回归直线被拉向方差大的项；

B.回归直线被拉向方差小的项；

C.方差大的项在平方和中所起的作用小；

D.是有偏估计.

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第6题

由于3D打印技术分层叠加的原理，模型的实体轮廓是由一层一层的材料边界拟合而成的，设计轮廓和实际的打印轮廓之间会存在误差，我们把这个误差称为。

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第7题

生产方式的核心是追求一种无库存生产系统，或使（）达到最小的生产系统。

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第8题

在有刻度的标尺上读数，其最大误差是最小分格的一半。

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第9题

摆脱电流是使人有感觉的（）电流。

A.最大

B.最小

C.平均

D.有效

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第10题

药物的半数致死量（LD50）是指

A.杀死半数病原微生物的剂量

B.引起半数动物死亡的剂量

C.致死剂量的一半

D.使半数动物产生毒性的剂量

E.最小有效量与最小中毒量的一半

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