线性最小二乘法是解决曲线拟合较常用的方法.

根据最小二乘法的思想，拟合直线回归方程是使（ ）。

趋势拟合模型都可以用最小二乘方法求解参数。

对于一元线性回归模型，用最小二乘法拟合的直线来代表x与y之间的关系与实际数据的误差比其它任何直线都小。

以下不属于曲线拟合方法功能的是（ ）。

利用最小二乘法拟合的直线回归方程，要求所有观测点和回归直线的距离平方和为零。

下列哪种方法可以修正多重共线性？

在一元线性回归分析中( ) A.回归方程是根据最小二乘法确定的 B.判决系数测度了回归方程的拟合程度 C.估计标准误差测度了观测值与估计值之间的平均变异程度 D.用F统计量检验线性关系 E.用t统计量检验回归系数的显著性

当经典线性回归模型去掉残差服从正态分布的假设时，仍然可以使用最小二乘法来估计未知参数，但是这时检验某个参数是否等于0的统计量不再服从t分布。

利用曲线拟合最小二乘法求多项式时，不要求构造的多项式通过给定的点。