回归直线拟合的好坏取决于SSR及SSE的大小()
反映回归直线拟合优度的指标有()。
线性回归是对两个具有()的数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程。
简单直线回归分析中作b的假设检验,其t统计量的自由度为()
在对一元回归预测模型进行检验时,度量实际值分布在回归直线周围的离散程度的统计量,称为()
直线回归分析中作b的假设检验,其t统计量的自由度为()
评价回归直线方程拟合优度如何的指标有()。
测度回归直线对样本数据的拟合程度的指标是()。
在直线回归分析中,得到回归系数为0.30,经检验有统计学意义,说明()
在直线回归分析中,得到回归系数为0.30,经检验有统计学意义,说明()。
线性回归是对任意两个数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程,从而对该指标进行预测。 ( )
根据最小二乘法拟合直线回归方程是使()。https://assets.asklib.com/psource/2015101517035283913.jpg
某药物分析实验室用银盐法测得砷含量与吸光度值,见表8-2,试说明砷含量对吸光度的回归直线。进行 的统计结果:统计量 = ,P = ,根据检验水准, (接受或拒绝)原假设,结论:两变量间建立的线性回归方程 (有或无)显著性。表8-2:药物分析实验室测得砷含量与吸光度值砷含量(X)0246810吸光度(Y)0.0200.1220.1800.2900.3800.490
在一元线性回归中,判定系数R²反映直线的拟合程度
可以测度回归直线对样本数据的拟合程度的指标是()。
回归直线拟合的好坏取决于SSR、SSE及SST的大小,其关系是
某药物分析实验室用银盐法测得砷含量与吸光度值,见表 8-2 ,试说明砷含量对吸光度的回归直线。 采用SPSS进行 的统计结果:统计量 = ,P = ,根据检验水准, () 0.020 0.122 0.180 0.290 0.380 0.490
()也称为R2,可以测度回归直线对样本数据的拟合程度。
给定表6-1中的数据。用这些数据拟合以下模型,求出通常的回归统计量并解释结果。
回归直线拟合的好坏取决于SSR,SSE及SST的大小,().
判断回归模型拟合程度优劣最常用的数量指标是()
直线回归方程y=b0+bx中,回归系数b的统计学意义是自变量x改变一个单位时,应变量y必然变化b个单位。()
在直线回归分析中,得到回归系数为-O.30,经检验有统计学意义,说明()