模块三单元测试
- 在大部分的实际观察或实验中，由于采样点位设置、采样方式、测试方法、仪器精度等因素，不可避免地会存在不同程度的观测误差或实验误差，甚至可能会有个别错误数据。（ ）
- 插值方法一般用于插值区间内部点的函数值估计，利用该方法进行趋势外推预测时，可进行长期预测，并且比较准确。（ ）
- 在计算方法中，利用多项式对某一函数作近似逼近，计算相应的函数值，一般情况下，多项式的次数越多，需要的数据就越多，而预测也就越准确。所以，插值多项式次数越高，插值结果越准确。（ ）
- 三次插值样条函数不仅连续，而且具有二阶光滑度。（ ）
- 分段线性插值函数不仅连续，而且光滑。（ ）
- 过
可以构造一个不超过( )次的多项式？（ ） - 若n+1个插值节点互不相同，则满足插值条件的n次插值多项式？（ ）
- 关于分段线性插值，说法正确的是？（ ）
- 关于三次样条插值函数，以下哪些说法是正确的？（ ）
- 下面关于线性拟合的说法中，哪些是正确的？（ ）
A:错 B:对
答案:对
A:错 B:对
A:对 B:错
A:对 B:错
A:对 B:错
A:6 B:5 C:4 D:3
A:不一定存在 B:存在且唯一 C:一定不存在 D:存在不唯一
A:光滑可导 B:光滑不可导 C:不光滑不可导 D:不光滑可导
A:三次样条插值可以根据具体问题选择不同的边界条件，如自然边界条件，固定边界条件或周期边界条件。 B:三次样条插值要求插值函数在每个节点处不仅函数值连续，而且一阶导数和二阶导数也连续。 C:三次样条插值只能用于均匀分布的数据点，不能应用于非均匀分布的数据点。 D:三次样条插值使用三次多项式在每两个相邻的数据点之间进行插值。
A:线性拟合的结果通常会给出斜率和截距两个参数，这两个参数可以用来预测新的数据点。 B:线性拟合可以通过最小二乘法找到最佳的直线，以最小化数据点与拟合直线之间的距离的平方和。 C:在使用线性拟合时，若数据存在异常值，可能会显著影响拟合结果，使得拟合直线偏离实际趋势。 D:线性拟合适合应用于线性关系的数据，对于非线性关系的数据，线性拟合效果不好。
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