回归直线拟合的好坏取决于SSR及SSE的大小（）
一元线性回归模型拟合效果的测度方法是（）。
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。
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（）
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（）。
当拟合回归方程时，若抽取的自变量的样本观测值非常集中，回归方程的估计标准误差就很小。
相关系数r的正负号与回归系数b的正负号一致，r越接近于1，说明（）对样本数据点的拟合程度越高。
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。 （ ）
对于一组服从双变量正态分布的资料，经直线相关分析得相关系数r=0.9，对该资料拟合回归直线，则其回归系数b值（）
说明回归直线拟合程度的统计量主要是（ ）。
两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的相关指数R2如下，其中拟合效果最好的模型是（ ）。
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（）。
下列统计量中，可以测度回归模型对样本数据拟台程度的是（）
对不同年份的产品成本拟合的直线方程为y=280-1.75x 回归系数β1=-1.75表示
回归直线拟合的好坏取决于SSR、SSE及SST的大小，其关系是
回归直线拟合的好坏取决于SSR,SSE及SST的大小，().
下列对数据离散程度的测度中，可以消除变量值水平高低和计量单位不同因素对离散程度测度值影响的是()。
判断回归模型拟合程度优劣最常用的数量指标是（）
回归直线与各个观测点的接近程度称为回归直线对数据的（）
12、Hough变换法是根据拟合模型和数据样本对（）进行投票
某省1980至2003年统计年鉴的统计数据，数据文件“教育科研投入.sav”，将人均国内生产总值对教育科研投入的关系拟合一个回归方程。
