回归直线拟合的好坏取决于SSR及SSE的大小()
根据某市“十一五”期间GDP与税收收入之间关系测定GDP每增长1亿元,增加税收0.053亿元,两者之间相关系数为0.9947,拟合趋势回归直线截距为28.039。则拟合回归方程为()。
下列关于多元线性回归方程的拟合优度的说法,正确的是()
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。
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,若对该资料拟合回归方程,则其回归系数6()
评价回归直线方程拟合优度如何的指标有()。
多元线性回归分析中,可用于评价模型拟合效果的指标有()
测度回归直线对样本数据的拟合程度的指标是()。
多元线性回归分析中,可用于评价模型拟合效果的指标有()。
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()
根据最小二乘法拟合直线回归方程是使()。https://assets.asklib.com/psource/2015101517035283913.jpg
说明回归直线拟合程度的统计量主要是( )。
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()。
回归直线拟合的好坏取决于SSR、SSE及SST的大小,其关系是
【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。()
()也称为R2,可以测度回归直线对样本数据的拟合程度。
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。
回归直线拟合的好坏取决于SSR,SSE及SST的大小,().
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
模型中,根据拟合优度R2与F统计量的关系可知,当R2=0时,有()
对两个包含解释变量个数不同的回归模型进行拟合优度比较时,应比较()的大小。