总离差平方和ST是描述所有数值集中程度的数量指标。
若干瓶洗发水重量的离差平方和为32.5克,若瓶子的重量都为20克,则除去瓶子的重量,这些瓶洗发水净重的离差平方和为()克。
总离差平方和TSS
在因变量的总离差平方和中,如果回归和所占的比例越大,则两变量之间()
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()。
在因变量的总离差平方和中,如果回归平方和所占的比例越小,则自变量和因变量之间相关程度越()
处理平方和是处理均数与总均值的离差平方和。
设单因素方差分析中误差项离差平方和为125.00,水平项离差平方和为375,那么总离差平方和为()
在因变量的总离差中,若回归离差比重大,剩余离差比重小。则自变量和因变量()。
样本决定系数等于残差平方和与总离差平方和之比,记为r2。
在单因素方差分析中,已知总离差平方和的自由度为24,水平项离差平方和的自由度为7,那么误差项离差平方和的自由度为()
回归直线的总离差平方和可表示为()。
对于线性回归,在因变量的总离差平方和中,如果回归平方和所占比例越大,那么两个变量之间相关程度越()
回归平方和在总离差平方和中的比重越大,说明()。
对于同一批数据,在单因素方差分析和双因素方差分析中,其各自的总离差平方和Q()。
总离差平方和ST是描述()数值离散程度的数量指标。
总离差平方和可以分解为回归平方和和残差平方和。
对模型yi=β0+β1χ1i+β2χ2i+μi的最小二乘回归结果显示,R2为0.92,总离差平方和为500,则残差平方和RSS为()。
证明:一元线性回归总离差平方和分解式中:
均方的计算是离差平方和除以相应的()
10、如果总离差平方和的自由度为10,误差项离差平方和的自由度为4,那么水平数为()。
8、如果总离差平方和为50,水平项离差平方和为20,那么误差项离差平方和等于()。
23、在双因素方差分析中,总离差平方和自由度等于因素A的自由度、因素B的自由度、交互作用的自由度、随机误差的自由度相加减去4。
一个N=10的总体,SS=200 ,SS为离差平方和。其离差之和是: