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。
可决系数能够衡量x和y之间线性关系强度，相关系数则不能。
为什么要计算调整后的可决系数？
可决系数是对回归模型拟和程度的综合度量，可决系数越大，模型拟和程度越好
相关系数与可决系数的关系是（）。
修正的可决系数
调整的多重判定系数 https://assets.asklib.com/psource/2015101517084655317.jpg 与多重可决系数R2的关系为（）。 https://assets.asklib.com/psource/2015101517084971859.jpg
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（）
已知一回归函数的已释方差和未释方差分别为143.45和11.31，则可决系数为（）。
A模型 https://assets.asklib.com/psource/2015111117202664148.jpg =β0+β1X1i+β2X2i+μi的最小二乘回归结果显示，样本可决系数R2为0.92，样本容量为30，总离差平方和为500，则估计的标准误差为（）。
当多远线性回归模型的回归系数符号与预期不一致时，应该检查什么？
相关系数即为可决系数。
回归模型的决定系数R2=1，反映了()。
估计标准误差的数值越小，可决系数的数值越大，说明回归方程拟合程度越高。
在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得可决系数为0.8500，则调整后的可决系数为（）
可决系数=86.49%时，意味着（）
多元线性回归模型中的回归系数为偏回归系数，它反映了当模型中的其它变量不变时，某个解释变量对因变量均值的影响。（2.0分）
可决系数的值越大，则回归方程：56d3e118e4b0dfadae77cd3c.gif
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.
剩余平方和越小，可决系数越小。()此题为判断题(对，错)。
【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。()
简单线性回归模型：Y=a+bX中，样本的回归系数为：（）。
相关系数r越小，则估计标准误差Syx越大，从而直线回归方程的精确性越低（)
