判定系数R2的值越大，则回归方程( )。A．拟合程度越低B．拟合程度越高C．拟合程度有可能高，也有可能低D．用回归方程进行预测越不准确E．用回归方程进行预测越准确
在一元线性回归分析中，若相关系数为r，回归方程拟合程度最好的是( )。A．r=0．75B．r=-0．97C．R2=0．75D．R2=0．90
对一元线性回归方程是否具有普遍性通过统计检验进行，统计检验应包括( )。A．检验回归方程对样本数据的拟合程度，通过判定系数来分析B．对回归方程线性关系的检验C．对回归方程中回归系数显著性进行检验D．序列相关性检验E．多重共线性检验
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。（ ）
以下关于曲线拟合方法的叙述不正确的是()。 A.曲线拟合方法的依据是最小二乘法的思想B.曲线拟合方法求出的公式必然过给定的点C.不可以用多项式拟合D.曲线拟合只能是线性的
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。 A．相同关系 B．不同关系 C．相关关系 D．相似关系
随机误差可以用空白实验来消除。此题为判断题(对，错)。
测定环境引入的随机误差，可通过( )来消除。A.对照分析B.空白实验C.增加平行试验D.校正仪器
相关分析是对两具有相关关系的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。（）
对线性回归方程的有效性进行显著性检验的方法有A.方差分析B.回归系数检验C.决定系数和相关系数拟合度的测定D.估计标准误差的计算
在估计出多元线性回归模型后，思考多元线性回归模型的一系列检验，据此回答以下两题。通常用F检验对回归方程的（ ）。A.线性关系显著性B.回归系数显著性C.拟合优度D.自相关和异方差
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。A、相同关系B、不同关系C、相关关系D、相似关系
下列关于多元线性回归方程的拟合优度的说法，正确的是（）A、又称为判定系数B、取值在0和1之间C、越接近于1表示拟合效果越好D、以上均正确
判定系数R2的值越大，则回归方程（）。A、拟合程度越低B、拟合程度越高C、拟合程度有可能高，也有可能低D、用回归方程进行预测越不准确E、用回归方程进行预测越准确
尿碘实验在线性不好情况下，用数理统计的方法拟合回归方程，会引入无法消除的随机误差
消除随机误差有以下基本方法：以修正值的方法加入测量结果中消除之；在实验过程中消除一切产生系统误差的因素；在测量过程中，选择适当的测量方法，使系统误差抵消而不致带入测量结果中。
完全多重共线性时，下列判断不正确的是（）。A、参数无法估计B、只能估计参数的线性组合C、模型的拟合程度不能判断D、可以计算模型的拟合程度
为检验一元线性回归方程预测模型的可靠性，可借助数理统计方法进行验证，具体检验项目有（）。A、方差分析B、标准误差分析C、均方差分析D、相关分析E、显著性检验
弹性模量实验中测量△x时，用加、减砝码各测一次的方法，目的是（）A、消除随机误差B、增加测量次数C、无意义D、减小或消除一些系统误差
两变量之间确实存在线性相关关系，而且相关的密切程度显著时，才能拟合回归方程yc=a+bx。
判断题两变量之间确实存在线性相关关系，而且相关的密切程度显著时，才能拟合回归方程yc=a+bx。A对B错
问答题如何解释多元线性回归系数的含义？如何度量回归方程拟合优度？拟合优度的好坏是否可作为回归方程优劣是重要标志？
多选题判定系数R2的值越大，则回归方程（ ）。A拟合程度越低B拟合程度越高C拟合程度有可能高，也有可能低D用回归方程进行预测越不准确E用回归方程进行预测越准确
判断题尿碘实验在线性不好情况下，用数理统计的方法拟合回归方程，会引入无法消除的随机误差A对B错
多选题一般对所估计的同归方程进行的评价与统计检验的主要内容与方法包括A社会意义检验B经济意义检验C回归方程的拟合程度分析D回归系数的显著性检验E回归方程线性关系的显著性检验一t检验
多选题一般对所估计的回归方程进行的词价与统计检验的主要内容与方法包括（）A社会意义检验B经济意义检验C回归方程的拟合程度分析D回归系数的显著性检验E回归方程线性关系的显著性检验
多选题下列关于多元线性回归方程的拟合优度的说法，正确的是()。A又称为判定系数B取值在0和1之间C越接近于1表示拟合效果越好D以上均正确