拟合
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外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度，最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问，这是最小二乘法的优势理由吗？
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阻尼系数J。宜根据（）校核，或（），采用实测曲线拟合法确定Jc值，拟合计算的桩数不应少于检测总桩数的（），且不应少于（）根。
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数控编程计算中，常用的拟合方法有：牛顿插值法、三次样条曲线拟合及圆弧样条拟合。
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在用基本函数进行曲线拟合求经验公式时，如何检验哪一种函数式拟合得最好，或者拟合的经验公式最符合实验规律？
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多段线的曲线化包含：（）的拟合和（）拟合。
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R2的取值范围为：0≤R2≤1，R2越接近-1，拟合效果越好；R2越接近1。拟合效果越差。（）
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在曲线拟合时，若拟合得出的力—时间曲线在2L/c附近出现高频振荡，则说明拟合给定的阻尼系数偏小。
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实测曲线拟合法，对于柴油锤打桩信号，曲线拟合时间段长度在t1+2L/c时刻后延续时间不应小于（）。
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采用实测曲线拟合法时，只要拟合得出的曲线与相应实测曲线吻合，则拟合得出的承载力值应是唯一的。
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拟合度是指预测模型对历史观察值的模拟程度。拟合度越好，精度也就越高。
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以直线拟合廓形曲线时，容许的拟合误差等于_____。
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实测曲线拟合法，对于自由落锤锤击信号，曲线拟合时间段长度在t1+2L/c时刻后延续时间不应小于（）。
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多项式拟合次数越高拟合越好。
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使用不同的预测模型进行趋势预测时，不同的模型拟合后R平方值如下所示，则（ ）的预测值与观测值拟合效果较好。
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多项式拟合的次数越高，拟合效果越好。
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对于一元线性回归，判定系数R²越趋近于0，说明拟合效果越好；R²越趋近于1，说明拟合效果越差；
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给出下列结论：(1)在回归分析中，可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果，R方越大，模型的拟合效果越好;(2)在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好;(3)在回归分析中，可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，r越小，模型的拟合效果越好;(4)在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适.带状区域的宽度越宽，说明模型的拟合精度越高. 以上结论中，正确的有()个.
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阻尼系数J。宜根据（）校核，或（），采用实测曲线拟合法确定警察值，拟合计算的桩数不应少于检测总桩数的（），且不应少于（）根。
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多段线的曲线化包含：多段线的拟合和样条拟合。此题为判断题(对，错)。
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线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高，模型拟合效果越好;可决系数越小，模型拟合效果越差。()
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拟合编辑器用于在路径的（）轴上进行拟合放样操作,它是放样功能最有效的补充
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什么叫非线性度、定度曲线和拟合直线？如何表示？拟合直线的方法有哪些？
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1、Matlab中曲线拟合函数命令 a=polyfit（x,y,m)中的m是拟合函数多项式次数，没有限定范围。
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判断题： 拟合度R平方≤1，越接近于1，拟合程度越高，也就“越好”。
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高应变描述桩土体系的模型的参数越多,拟合精度就越高,拟合结果越接近实际（）
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