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在最小二乘法线性回归方程式中a表示吸光度。（）

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线性度是指传感器的输出量与输入量之间是否保持理想线性特性的一种度量按照所依据的基准之线的不同线性度分

对于一元线性回归方程确定和的方法是

二次平均加权平均斯特基方法最小二乘法

理论分析和工程实践表明确定的的回归方程偏差最小

端值法最小二乘法平均法线性回归法

确定一元线性回归方程中回归系数的方法为

二次平均基期加权最小二乘法报告期加权

一元线性回归分析可以利用普通最小二乘法原理求出回归系数最小二乘法基本原则是对于确定的方程使观察值对估

平方和最小平方差最小平方和最大平方差最大

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

最小二乘法回归方程式中的是代表灵敏度

y x a b

最小二乘法回归方程式中的y是代表透光率

确定一元线性回归方程中回归系数的方法为

二次平均基期加权最小二乘法报告期加权

最小二乘法回归方程式中的y是代表

浓度吸光度加入量透光率

将非线性回归模型转换为线性回归模型常用的数学处理方法有

直接置换法对数变换法级数展开法广义最小二乘法加权最小二乘法

两变量xy例如吸光度A与吸光物质浓度C是否存在线性关系是以来检验的

相关系数 y=a+bx中b值的大小 y=a+bx中a值大小最小二乘法

一元线性回归方程中的两个待定系数多β1与β2的估计值一般要用最小二乘法作出估计

通常以测得的响应信号与被测浓度作图用最小二乘法进行线性回归求出回归方程和相关系数需用至少个不同浓度的

2 3 5 10

一元线性分析中确定的回归方程偏差最小

最小二乘法端值法平均法

在最小二乘法线性回归方程式中表示吸光度

X A Y B

在最小二乘法线性回归方程式中表示吸光度

x a y b

在计算一元线性回归方程的系数时最常用的方法是

最小二乘法最大似然法猜测法差消法

要得到剩余误差离回归误差最小的回归方程选用的是

矫正法离均差和为最小的原理最小二乘法计算合并均方值的方法

反映两个变量之间是否存在线性关系用

相关系数表示精密度表示回归方程表示最小二乘法计算回收率表示

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