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1)  least squar-sum of dispersion
最小离差平方和
2)  Minimum sum of squares of weighted error
最小权值误差平方和
3)  least distance square method
最小距离平方和法
1.
In order to improve it s precision,weight least square method(WLSM)for non-linearity and least distance square method(LDSM)for linearity relative equation are provided to improve traditional least square method.
在水文分析计算中,经常涉及到变量之间的线性或非线性拟合,而在拟合各种特性曲线时,通常应用以实测资料与拟合曲线间的误差平方和最小作为目标函数的方法———最小二乘法,但这种方法忽视了所有实测点应与拟合曲线间的相对误差尽量不超过某一百分比的原则,为了达到上述要求,提出了非线性的加权最小二乘法及线性相关方程的最小距离平方和法,探讨改进了传统的最小二乘法达到优化的效果。
2.
In order to improve its precision,it adopts Least Distance Square Method for linearity simulation.
为此考虑采用最小距离平方和法,综合考虑x及y向离差,使点(x,y)到相关直线距离平方和最小,与传统的单方向最小二乘法相比,所求方程不会因坐标系的选取而改变,可使x及y方向离差达到整体最优效果。
4)  derivate square
离差平方和
1.
With the method of derivate square in multivariate statistical analysis,the problem of designing the structure of MIS is solved.
应用多元统计分析理论中的离差平方和法,解决管理信息系统结构划分问题,该方法提高了管理信息系统结构分析设计的可靠性和科学性。
2.
Take the two-factor covariance analysis for example,the projection method is used to decompose the derivate square.
以双因素协方差分析为例,介绍如何用代数中投影的方法进行离差平方和分解。
5)  sum squared deviation
和平方离差
6)  sum of squares of deviations
离差平方和
补充资料:残差平方和
分子式:
CAS号:

性质:在回归分析中,实际测定值与按回归线预计的值之差,称为残差。回归线各实验点残差之平方的加和,称为残差平方和。

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