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估计值与实际值的差 估计值与量测值的差 量测值与实际值的差 估计结果与上一次估计结果的差
最大二乘法 最小残差和法 最大残差和法 最小二乘法
应变量y是服从正态分布的随机变量 自变量间相互独立 残差是均数为0,方差为常数、服从正态分布的随机变量 残差间相互独立,且与p个自变量之间独立 自变量均服从正态分布
I and II I and III II and III I,II and III
-2~+2之间 0~1之间 -1~+1之间 -1~0之间
判断基线向量中是否存在粗差 判断平差的基线向量随机模型是否存在误差 判断控制网是否超限 判断残差的存在
残差图的横坐标可以是编号 残差图的横坐标可以是解释变量和预报变量 残差点分布的带状区域的宽度越窄相关指数越小 残差点分布的带状区域的宽度越窄残差平方和越小
残差值应该是正态分布,但不必加总的结果为0 残差应该是正态分布且加总的结果为0 只要它们加总为0,残差不必是正态分布的 残差是在使用模型分析前的误差项
最大二乘法 最小残差和法 最大残差和法 最小二乘法
最大二乘法 最小残差和法 最大残差和法 最小二乘法
通过残差的分布形态判断是否还存在其他潜在的关键X 通过残差分布的随机性,判断所选择的回归模型是否合适 通过残差的分布,判断X对Y影响是否显著 通过残差的分布,判断是否有远离模型的异常观测值存在
残差直方图 残差散点图 方差膨胀因子 正态概率图 病态指数