如果评价回归方程拟合效果的指标可决系数等于0.9，说明在因变量的总变差中有10%的变差是由随机因素所致。
一元线性回归模型拟合效果的测度方法是（）。
下列关于多元线性回归方程的拟合优度的说法，正确的是（）
多元线性回归模型的检验中，复相关系数的取值范围是（）。
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。
多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。
评价回归直线方程拟合优度如何的指标有（）。
在一元线性回归分析中，若相关系数为r，回归方程拟合程度最好的是（）。
多元线性回归模型分析一般会遇到哪些问题？
多元线性回归分析中，可用于评价模型拟合效果的指标有（）。
如果公司想以线性多元回归分析以及包含在其中的内在假设为基础建立预测模型，涉及的科学是：（）
在多元线性回归模型中，参数的个数必须（）已知数据的组数。
在Excel中，一共提供了9个函数用于建立回归模型和回归预测，其中（）个函数用于一元线性回归分析，（）个函数用于多元回归分析。
在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适．带状区域的宽度越窄，说明模型的拟合精度越高。（1.0分）
在多元线性回归模型中，若要选择最优自变量集合，依据的下列（ ）指标进行判断。
在多元线性回归模型中，若要选择最优自变量集合，依据的下列（ ）指标进行判断。
在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适．带状区域的宽度越窄，说明模型的拟合精度越高。
给出下列结论：(1)在回归分析中，可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果，R方越大，模型的拟合效果越好;(2)在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好;(3)在回归分析中，可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，r越小，模型的拟合效果越好;(4)在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适.带状区域的宽度越宽，说明模型的拟合精度越高. 以上结论中，正确的有()个.
【选择题】：多元线性回归中，可决系数是评价模型拟合优度好坏的最佳标准。（）
线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高，模型拟合效果越好;可决系数越小，模型拟合效果越差。()
判定系数与相关系数是两个既有联系又有区别的指标：(甲)判定系数是反映自变量对因变量的影响程度，用于评价回归方程的拟合优度；(乙)相关系数则用于反映变量之间线性关系的密切程度；(丙)相关系数(r)是判定系数的开方，其数值要大于判定系数；(丁)这两系数既能反映正相关，又能反映负相关。
简答题：多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？ 请在下列选项中选出5个可以用来回答这一问题的选项，给出选项序号即可。【注意：最多选5个选项，多选有倒扣分。给出的选项序号不超过5个的，每选对1个得1分；给出的选项序号超过5个的，在每选对1个得1分的基础上，每超1个倒扣1分。例如：甲同学选了4个选项，其中4个对的，得4*1=4分。乙同学选了5个选项，其中4个对的，得4*1=4分。丙同学选了8个选项，其中4个对的，则得4*1-（8-5）*1=1分。】 A.随机误差项的分布不同 B.解释变量的个数不同 C.基本假设不同 D.满足基本假设条件下参数的OLS估计量的性质不同 E.多元线性回归模型的参数估计更为复杂 F.前者的被解释变量不服从正态分布，后者的被解释变量服从正态分布 G.前者用极大似然法估计参数，后者用普通最小二乘法即可 H.多元线性回归模型的拟合优度检验需要用调整的决定系数，一元线性回归模型的拟合优度检验用的决定系数即可 I.前者主要用于预测，后者主要用于结构分析 J.多元线性
假设你在训练一个线性回归模型，有下面两句话： 如果数据量较少，容易发生过拟合。 如果假设空间较小，容易发生过拟合。 关于这两句话，下列说法正确的是？
10、多元线性回归的模型假设中，要求各自变量
