一维数据插值的函数yi=interp1(x,y,xi,’nearest’)表示()。
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某厂生产白水泥,对每一窑生产的水泥都需要测定其抗压强度,以确定水泥标号,一般是将水泥出窑后做成的试块养护28天所测得的数据为准。但是水泥不可能堆放28天后再出厂,所以考虑用7天的抗压强度x来预测28天的抗压强度y。现对26窑水泥分别测定7天的抗压强度xi和28天的抗压强度yi(i=1,2,…,26),并求得如下结果:x=20.0,y=30.0,Lxx=35.0,Lxy=35.0,Lyy=70.0上面获得回归方程可否预测15天和35天的抗压强度?()
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某地区2002~2013年统计某种产品消费量(Y)及同期相关产业产值(X)得出如下数据:∑xi2=28.68∑yi=80.4,=8.94∑xi=16.2,=1.62∑xiyi=154.33,用一元线性回归模型的回归系数是()。
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某厂生产白水泥,对每一窑生产的水泥都需要测定其抗压强度,以确定水泥标号,一般是将水泥出窑后做成的试块养护28天所测得的数据为准。但是水泥不可能堆放28天后再出厂,所以考虑用7天的抗压强度x来预测28天的抗压强度y。现对26窑水泥分别测定7天的抗压强度xi和28天的抗压强度yi(i=1,2,…,26),并求得如下结果:x=20.0,y=30.0,Lxx=35.0,Lxy=35.0,Lyy=70.0可以通过()判断x与y之间是有相关的关系。
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设P(x)是在区间[α,b]上的y=f(x)川的分段线性插值函数,以下条件中不是P(x)必须满足的条件为()。
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为验证某产品的强度y与产品中碳的含量x是否有关,检验员收集了n组数据(xi,yi),i=1、2、...、n。检验员可以通过画()分析数据的相关性。
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一维数据插值的函数yi=interp1(x,y,xi,’linear’)表示()。
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在回归分析中,若n对数据(xi,yi)中某个x与其它数据相比,突出太大或太小,则()
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平均互信息量I(X;Y)对于信源概率分布p(xi)和条件概率分布p(yj/xi)都具有凸函数性。
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某厂生产白水泥,对每一窑生产的水泥都需要测定其抗压强度,以确定水泥标号,一般是将水泥出窑后做成的试块养护28天所测得的数据为准。但是水泥不可能堆放28天后再出厂,所以考虑用7天的抗压强度x来预测28天的抗压强度y。现对26窑水泥分别测定7天的抗压强度xi和28天的抗压强度yi(i=1,2,…,26),并求得如下结果:x=20.0,y=30.0,Lxx=35.0,Lxy=35.0,Lyy=70.0y关于x的一元线性回归方程=A+Bx中A与B应该是()
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许多工作需要用曲线来拟合平面上一批离散的点,以便于直观了解趋势,也便于插值和预测。例如,对平面上给定的n个离散点{(Xi,Yi)i=1,…,n},先依次将每4个点分成一组,并且前一组的尾就是后一组的首;再对每一组的4个点,确定一段多项式函数曲线使其通过这些点。一般来说,通过给定的4个点可以确定一条()次多项式函数曲线恰好通过这4个点。
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一维数据插值的函数yi=interp1(x,y,xi,’cubic’)表示()。
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若收集了n组数据(xi,yi),(i=1,2,……,n)求得两个变量间的相关系数为0,是下列说法()是正确的。
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在MATLAB中,实现一维数据插值的函数interp2。
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某厂生产白水泥,对每一窑生产的水泥都需要测定其抗压强度,以确定水泥标号,一般是将水泥出窑后做成的试块养护28天所测得的数据为准。但是水泥不可能堆放28天后再出厂,所以考虑用7天的抗压强度x来预测28天的抗压强度y。现对26窑水泥分别测定7天的抗压强度xi和28天的抗压强度yi(i=1,2,…,26),并求得如下结果:x=20.0,y=30.0,Lxx=35.0,Lxy=35.0,Lyy=70.0如果求得7天的抗压强度为26,那么可以预测28天的抗压强度为()。
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一维数据插值的函数yi=interp1(x,y,xi,’spline’)表示()。
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逐点比较法直线插补的偏差判别式函数为:F=Xi2+Yi2-D2。
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通过最小二乘估计,得到某地区某种钢板消费量(Y)与同期第二产业产值(X)的一元线性回归方程为y=-7.55+9.59x,经计算∑(yi-yi’)2=11.87,∑(xi-x)2=1.56,取α=0.05,对其进行t检验,结论是()。(已知t(0.05,8)=1.86;t(0.025,8)=2.36,n=10)
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MATLAB 在一维插值函数 interp1 中,提供的可选择插值方法包括( )
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由l5对数据(xi,yi),i=1,2,…,15,算得Lxx=355,Lyy=3102,Lxy=-923,贝0回归方程y=a+bx中回归系数b=(
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两个变量(x,y),其观测值为(xi,yi),i=1,2,…,n。当相关系数的绝对值|r|大于某个临界值时,就认为它们
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已知y=f(x)的函数表列出向前差分表,井写出牛顿向前插值公式。
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设某商品需求模型为:Yi=β0+β1Xi+Ui,其中Y是商品的需求量,X是商品的价格,为了考虑全年12个月份季节变动的影响,假设模型中引入了12个虚拟变量,则会产生的问题是()。
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1、MATLAB作二维插值计算,采用网格节点数据插值命令 z=interp2(x0,y0,z0,x,y,’method’),其中x0,y0,z0都是向量。
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2、下列选项中不是interp1插值方法的是()