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()A、0.8603B、0.8389C、0.8655D、0.8327

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()

  • A、0.8603
  • B、0.8389
  • C、0.8655
  • D、0.8327

相关考题:

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()A.0.8603B.0.8389C.0.8655D.0.8327

可决系数接进1的一元线性回归模型的两个变量的相关系数也可能接近于0。() 此题为判断题(对,错)。

佣n=30的样本估计包含3个解释变量的线性回归模型,计算的决定系数为0.85,则调整的决定系数为()。 A. 0.8603B. 0.8389C. 0.8655D.0.8327

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,计算得多重决定系数为0.8500,则调整后的多重决定系数为( )A.0.8603B.0.8389C.0.8655D.0.8327

已知某一直线回归方程的样本可决系数为0.81,则解释变量与被解释变量间的相关系数为( )。A.0.41B.0.81C.0.90D.0.95

在n=45的一组样本估计的线性回归模型,包含有4个解释变量,若计算的R为0.8232,则调整的R为( )。 A、0.8011B、0.8103C、0.8060D、0.8232

在n=45的一组样本估计的线性回归模型,包含有4个解释变量,若计算的R2为0.8232,则调整的R2为( )。A.0. 2011B.0. 8055C.0. 8160D.0. 8232

在n=45的一组样本估计的线性回归模型中,包含有4个解释变量,若计算的R2为0.8232,则调整的R2为( )。A.0.80112B.0.80552C.0.80602D.0.82322

在线性回归模型中,可决系数 R2的取值范围是( )。

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。

多元线性回归模型检验中,调整后的可决系数中体现了()的影响。

多元线性回归分析中,为什么要对可决系数加以修正?修正可决系数与F检验之间有何区别与联系?

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,计算得多重决定系数为0.8500,则调整后的多重决定系数为()A、0.8603B、0.8389C、0.8655D、0.8327

样本可决系数高的回归方程一定比样本可决系数低的回归方程更能说明解释变量对被解释变量的解释能力。

多元线性回归中,可决系数R2是评价模型拟合优度好坏的最佳标准。

反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是()。A、总离差平方和B、回归平方和C、残差平方和D、可决系数

如果变量x与y之间没有线性相关关系,则()A、相关系数为0B、线性回归系数为0C、可决系数为0D、估计标准误差为0E、变量x与y不一定独立

以下几种情况中,不能被认为存在多重共线性的是()。A、多重可决系数R2值很低,回归系数的t检验在统计上显著B、多重可决系数R2值很高,回归系数的t检验在统计上显著C、解释变量间的零阶相关系数较低D、多重可决系数较高,而偏相关系数较低

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

可决系数是对回归模型拟和程度的综合度量,可决系数越小,模型拟和程度越差

填空题多元线性回归模型检验中,调整后的可决系数中体现了()的影响。

判断题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A对B错

单选题在由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,计算得多重决定系数为0.8500,则调整后的多重决定系数为()A0.8603B0.8389C0.8655D0.8327

判断题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。A对B错

单选题对模型最小二乘回归结果显示,样本可决系数为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( )。A 1.217B 1.482C 4.152D 5.214

单选题在n=45的一组样本估计的线性回归模型,包含有4个解释变量,若计算的R2为0.8232,则调整的R2为()。A0. 2011B0. 8055C0. 8160D0. 8232

判断题可决系数是对回归模型拟和程度的综合度量,可决系数越小,模型拟和程度越差A对B错