#Проектное решение

====
#такой дискретный сигнал, который квантован не только по промежуткам времени, но и по уровню.
++++
Преобразование Фурье – это
====
семейство функций, образующих ортогональную систему, принимающих значения только +1 и −1 на всей области определения.
====
#операция, ставящая в соответствие каждой функции действительного переменного её спектр или Фурье-образ
====
интегральное преобразование, которое представляет собой свертку вейвлет-функции с сигналом
====
нет верного ответа
++++
Какой из видов преобразований Фурье чаще всего используются на практике?
====
непериодический непрерывный или дискретный сигнал можно разложить в интеграл Фурье;
====
непериодический дискретный сигнал можно разложить в интеграл Фурье;
====
периодический непрерывный сигнал можно разложить в бесконечный ряд Фурье;
====
#периодический дискретный сигнал можно разложить в конечный ряд Фурье.
++++
Метод наименьших квадратов может применяться в случае
====
только парной регрессии
====
только множественной
====
#регрессии нелинейной и линейной множественной регрессии
====
коллинеарной регрессии
++++
Метод наименьших квадратов используется для оценивания
====
#параметров линейной регрессии
====
величины коэффициента корреляции
====
величины коэффициента детерминации
====
средней ошибки аппроксимации
++++
Параметры модели линейной парной регрессии y=a+b(x могут быть найдены
====
методом скользящей средней
====
#методом наименьших квадратов
====
методом аналитического выравнивания
++++
Модель линейной парной регрессии имеет вид y=-5.79+36.84(x, коэффициент регрессии в такой модели равен:
====
-5.79