第二章1，名解多元线性回归分析：自变量大于1的线性回归问题分析。
牛顿-雷扶生法：设初始值10=x ，根据牛顿迭代式)()(1k k k k x f x f x x '-=+，收敛标准：ε≤--1n n x x ，ε是一个足够小的数，称为收敛指标。
插值：求出通过所给所有实验数据点的曲线，根据求得的函数得到插值点的函数值。
（另：在离散数据的基础上补插连续函数，使得这条连续函数通过全部给定的离散数据点，从而估算出函数在其他点处的近似值。
）拟合：找出能反映因变量和自变量内在联系的数学表达式的过程称为拟合。
2，试解释线性回归方程组可能遇到的奇异方程和病态方程组的实际意义奇异方程：行列式为零的矩阵为奇异矩阵，奇异矩阵不能求逆。
对线性方程组AX=B ，系数矩阵A （m=n ）或A ’A(m ≠n) 若为奇异矩阵则方程组无解。
病态方程组：线性方程组AX=B ，系数矩阵A （m=n ）或A ’A(m ≠n)非奇异，方程组有解，但其解有时却无法接受，此时方程组属于病态方程组，病态方程组的系数矩阵常常会由于微小的误差使方程组的解发生极大的变化。
由于化学测量中涉及到的线性方程组的系数一般都是实验测量值或由测量值计算得到，实验测量误差的不可避免使得方程组的系数常有一定的误差。
应努力建立条件数小的方程组，避免因解病态方程组造成的误差。
因此，为了判别线性方程组能否用矩阵方法来求解，或所求得的解能否接受，必须先进行奇异方程和病态方程组的判断。
3，什么叫迭代法？如何应用牛顿-雷扶生法解高次方程？应该注意什么问题？迭代法：对方程f(X) = 0 求近似解，使f(X*)≈0，设初值X0，按一定规则生成新值X1，依次计算生成数列: X0,X1,X2,X3……Xn ，lim Xn =X*，收敛标准：│ Xn-Xn-1│< ε ，ε是一个足够小的数。
应用牛顿-雷扶生法：设初始值10=x ，根据牛顿迭代式)()(1k k k k x f x f x x '-=+ ，收敛标准：ε≤--1n n x x ，ε是一个足够小的数。
