外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度，最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问，这是最小二乘法的优势理由吗？
下列关于多元线性回归方程的拟合优度的说法，正确的是（）
反映回归直线拟合优度的指标有（）。
数控编程计算中，常用的拟合方法有：牛顿插值法、三次样条曲线拟合及圆弧样条拟合。
评价回归直线方程拟合优度如何的指标有（）。
多段线的曲线化包含：（）的拟合和（）拟合。
拟合优度检验
拟合优度
拟合优度检验(goodness of fit test)
拟合优度检验是一种（）检验。
拟和优度检验
多项式拟合次数越高拟合越好。
最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变量的显著性检验和（）。
【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。（）
最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变量的显著性检验和（）
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。()
连续型分布的优度检验可用X2检验法和描点检验法来进行假设检验。
评价拟和优度采用的是判定系数，而不用残差平方和，为什么？判定系数与相关系数有什么联系和区别？
若随机变量X的取值范围是[0, 1],从该总体中取得了100个数据，要检验“H0:X服从[0,1]的均匀分布”，则可以将[0, 1]等分成5个子区间，统计落在各区间的个数，然后用拟合优度检验法进行检验。
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
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。
