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最小二乘法线性详细说明 最小二乘法线性详细说明 式中的0.735是n=11时的起码相关系数R。所以x,y(即u,I)间是线性关系，可用y=a+bx表示。且: 其次为了检查粗差，先计算剩余标准偏差： 取 =0.087 最小二乘法线性详细说明 利用肖维湟准则剔除粗差，从§2(p12)表2-1可查的n=11时,k=2.00, 即位标准差的极限值。表三给出了此极限值下测量值y(I)的上下限。由表二，表三可知u=5.00v组数据的I值有粗差的坏值，应予剔除。剔除后重新计算，并经过检查，得： R=0.9999 b=1.993 a=-0.007 =0.055 = =0.0057 0.006 = =0.032 表明 >a是零结果，即a=0. 因此,I-U间为线性关系即所测电阻为一线性电阻。 由表二数据得回归方程为y=bx,即I=1.993u（mA）其剩余标准差为 =0.06 而且: 最小二乘法线性详细说明 第二节 二元线性回归 已知函数形式(或判断经验公式的函数形式)为 式中，均为独立变量，故是二元线性回归。 若有实验数据： 最小二乘法线性详细说明 最小二乘法线性详细说明 最小二乘法线性详细说明 在处理数据时，常要把实验获得的一系列数据点描成曲线表反映物理量间的关系。为了使曲线能代替数据点的分布规律，则要求所描曲线是平滑的，既要尽可能使各数据点对称且均匀分布在曲线两侧。由于目测有误差，所以，同一组数据点不同的实验者可能描成几条不同的曲线(或直线)，而且似乎都满足上述平滑的条件。那么，究竟哪一条是最曲线呢？这一问题就是“曲线拟合”问题。一般来说，“曲线拟合”的任务有两个： 最小二乘法线性详细说明 一 是物理量y与x间的函数关系已经确定，只有其中的常数未定（及具体形式未定）时，根据数据点拟合出各常数的最佳值。 二 是在物理量y与x间函数关系未知时，从函数点拟合出y与x函数关系的经验公式以