如果结果不匹配，请 
更多“进行传感器线性度计算时，常用的拟合方法有理论直线法、端点直线…”相关的问题
A.实际输出-输入曲线是在动态标准条件下校准的
B.线性度的衡量实际是通过线性误差来体现的
C.线性误差是实际曲线与拟合直线之间的偏差
D.拟合直线常用最小二乘法获得
A.传感器实际的输出量与输入量关系曲线偏离拟合直线的程度叫做传感器的线性度
B.灵敏度(S)是指传感器在任何情况下输出变化量与输人变化量的比值
C.分辨率表征传感器对于被测量微小变化的感知能力
D.漂移是指在输出量不变的情况下，传感器输入量随着时间变化
A.传感器输出量与输入量之间的实际关系曲线偏离拟合直线的程度
B.输出量的增量与引起该增量的相应输入量增量之比
C.输入量由小到大(正行程)及输入量由大到小(反行程)变化期间其输入、输出特性曲线不重合的现象
D.在输入量不变的情况下，传感器输出量随着时间变化的现象
A.使用电阻式湿度传感器时，必须使用交流电源供电
B.使用电阻式湿度传感器时，必须使用直流电源供电
C.对湿度传感器进行温度补偿时，要依据实际情况确定补偿必要性和方法
D.湿度传感器的感湿特征量与相对湿度之间的关系不是线性的，要通过变换使其线性化
利用BARIUM.RAW中的数据。
(i)用前119次观测(即不包含1988年的最后12个月观测)，估计线性趋势模型
。这个回归的标准误是什么？
(ii)同样用除了最后12个月以外的所有数据，估计chnimp的一个AR(1)模型。把这个回归的标准误与第(i)部分中的标准误相比较。哪一个模型提供了更好的样本内拟合？
(iii)用第(i)和第(ii)部分中的模型计算1988年12个月的提前一期预测误差。(每个方法都应该得到12个预测误差。)计算并比较这两种方法的RMSE和MAE。就样本外提前一期预测而言，哪种方法效果更好？
(iv)在第(i)部分的回归中添加月度虚拟变量。它们是联合显著的吗？(当我们检验联合显著性时，不必担心误差中轻度的序列相关。)
