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（）。
计算题：某汽车生产商欲了解广告费用（万元）对销售量（辆）的影响。收集了过去12年的有关数据，通过分析得到：方程的截距为363，回归系数为1.42，回归平方和SSR=1600，残差平方和SSE=450。要求： （1）写出销售量y与广告费用x之间的线性回归方程。 （2）假如明年计划投入广告费用为25万元，根据回归方程估计明年汽车销售量。 （3）计算判定系数R2 ，并解释它的意义。
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。
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（）。
测度回归直线对样本数据的拟合程度的指标是（）。
总变动平方和（SST）、回归平方和（SSR）、回归残差平方和（SSE）三者之间的关系可表示为SST=（）。
总变差平方和SST、回归平方和SSR、回归残差平方和SSE之间的关系是（）。
计算题：某调查公司研究出租司机每天收入（元）与行驶里程（公里）之间的关系。对30位出租车司机进行调查，并根据每天的收入y、行驶里程x进行回归，得到：方程的截距为162，回归系数为0.6，回归平方和SSR=2600，残差平方和SSE=513。要求： （1）写出每天的收入y与行驶里程x之间的线性回归方程。 （2）假如某司机某天行驶了300公里，根据回归方程估计他该天的收入。 （3）计算判定系数R2，并解释它的意义。
在k元回归中，n为样本容量，SSE为残差平方和，SSR为回归平方和，则对回归方程线性关系的显著性进行检验时构造的F统计量为（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101517051733335.jpg
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，若对该资料拟合回归方程，则其回归系数b（）
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（ ）。
回归分析假设SSR=100和SSE=25，则判定系数为何?
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（）。
【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。
回归直线拟合的好坏取决于SSR,SSE及SST的大小，().
142、因为SST是固定的，SSR越大，表明回归模型拟合的越好，能够更充分地解释因变量Y的变异。
41、已知回归平方和SSR=4854，残差平方和SSE=146，则判定系数R^2=
