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基于灰度的影像相关的基本方法有（）、（）和高精度最小二乘相关

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轮廓最小二乘中线

在电力系统状态估计中最常用的方法是最小二乘估计法

基于图像灰度空间分布的阈值方法不需要考虑像素与像素之间的相关性

如果模型中出现随机解释变量并且与随机误差项相关时最常用的估计方法是

普通最小二乘法加权最小二乘法差分法工具变量法

回归分析中估计回归参数的方法主要有

相关系数法方差分析法最小二乘估计法极大似然法矩估计法

如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关则普通最小二乘估计量不是无偏估计量也不再具有最小方差的性质

根据最小二乘法估计回归方程参数的原理是

残差平方和最小残差的二倍最小相关系数最小总离差最小

根据为最小的原则来确定回归系数称为最小二乘原则

是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型

线性回归模型一元线性回归最小二乘估计散点图

如果回归模型违背了同方差假定最小二乘估计量是有偏无效的

回归分析的基本原理是

最小二乘法点二列相关二列相关标准差

如果模型yt=b0+b1xt+ut存在一阶自相关普通最小二乘估计仍具备

线性无偏性有效性真实性精确性

影像相关的目的是什么基于灰度的影像相关有哪些方法试以一种方法为例详述影像相关的全过程

模型中引入一个无关的解释变量

对模型参数估计量的性质不产生任何影响导致普通最小二乘估计量有偏导致普通最小二乘估计量精度下降导致普通最小二乘估计量有偏，同时精度下降

当模型存在序列相关现象时适宜的参数估计方法是

加权最小二乘法间接最小二乘法广义差分法工具变量法

最小二乘法广泛应用于测量平差最小二乘配置包括了平差滤波和推估

日平均气象稳定通过各级界限温度的日期的推算方法有

相关法变换界限法最小二乘法图解法

为什么在对参数进行最小二乘估计时要对模型提出一些基本的假定

最小二乘法是计算回归参数的最基本方法是使偏差平方和最小的方法

基于灰度的影像相关的基本方法有和

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