在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是（k为解释变量个数）：（）A、n≥k+1B、nk+1C、n≥30或n≥3（k+1）D、n≥30

在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是（k为解释变量个数）：（）

  • A、n≥k+1
  • B、n<k+1
  • C、n≥30或n≥3（k+1）
  • D、n≥30

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在线性规划中,设约束方程的个数为m,变量个数为n,m A. m个B. n个C. n-m个D. 0个
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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
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在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是（k为解释变量个数）：（）A.nk+1B.nk+1C.n30或n3（k+1）D.n30
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设为回归模型中的解释变量的数目（不包括截距项），则要使含有截距项的模型能够得出参数估计量，所要求的最小样本容量为（）A.nk+1B.nk+1C.n30D.n3（k+1）
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设K为回归模型中的参数个数（包括截距项），n为样本容量，ESS为残差平方和，RSS为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量为（）。A.AB.BC.CD.D
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在对回归系数显著性进行检验时使用t检验，经验表明，当( )时，t分布较为稳定，检验较为有效。A．n≥kB．n≥k+1C．n-k≥8D．n≥30或n≥3(k+1)
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设G=(n,m)且G中每个结点的度数不是k就是k＋1,则G中度数为k的结点的个数是()。 A、n/2B、n(n+1)C、nkD、n(k+1)-2m
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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
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某树共有n个结点,其中所有分支结点的度为k(即每个非叶子结点的子树数目),则该树中叶子结点的个数为() A、(n(k+1)-1)/kB、(n(k+1)+1)/kC、(n(k-1)+1)/kD、(n(k-1)-1)/k
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一棵共有n个结点的树，其中所有分支结点的度均为众，则该树中叶子结点的个数为(50)。A．[n×(k-1)+1]KB．n×(k-1)kC．[n×(k+1)+1)kD．n×(k+1)k
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有以下程序段,且变量已正确定义和赋值for（s=1.0,k=1;k=n;k++） s=s+1.0/（k*（k+1））;printf（"s=%f\n\n",s）;请填空,使下面程序段的功能为完全相同s=1.0;k=1;while（_[10]_______）{ s=s+1.0/（k*（k+1））; _[11]_______;}printf（"s=%f\n\n",s）;
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多元回归模型中的解释变量个数为k，那么回归方程显著性检验的F统计量的第一自由度为n－k－1，第二自由度为k。（ ）
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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
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对于多元回归模型来说，为了满足模型估计的基本要求，对样本容量的要求是不少于模型中解释变量个数的3倍。（ ）
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设k为回归模型中的解释变量的个数，n为样本容量，RSS为残差平方和，ESS为回归平方和。则对其总体回归模型进行方程显著性检验时构造的F统计量为（ ）。
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设k为回归模型中的参数个数，n为样本容量。则对多元线性回归方程进行显著性检验时，所用的F统计量可表示为（ ）
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在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是（k为解释变量个数）：（ ）A.n≥k+1B.n＜k+1C.n≥30或n≥3（k+1）D.n≥30
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某树共有n个结点，其中所有分支结点的度为k（即每个非叶子结点的子树数目），则该树中叶子结点的个数为（）A.（n（k+1）-1）/k B.（n（k+1）+1）/k? C.（n（k-1）+1）/k D.（n（k-1）-1）/k?
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设为回归模型中的解释变量的数目（不包括截距项），则要使含有截距项的模型能够得出参数估计量，所要求的最小样本容量为（）A、n≥k+1B、n≤k+1C、n≥30D、n≥3（k+1）
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在线性规划中，设约束方程的个数为m，变量个数为n，m＜n时，可以把变量分为基变量和非基变量两部分，基变量的个数为m个，非基变量的个数为（）。A、m个B、n个C、n-m个D、0个
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