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?

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?

参考解析

解析: 暂无解析

相关考题:

根据资料计算的判定系数R2=0.96978,这表明( )。A.在Y的总变差中,有96.98%可以由解释变量X做出解释B.回归方程对样本观测值的拟合程度良好C.在Y的总变差中,有3.02%可以由解释变量X做出解释D.回归方程对样本观测值的拟合优度不高

反映回归直线拟合优度的指标有()。A.相关系数B.回归系数C.样本决定系数D.回归方程的标准差E.剩余变差(或残差平方和)

直线回归分析中,对回归系数做假设检验的目的是 A、检验回归系数b是否等于0B、检验两总体回归系数是否相等C、检验回归方程的拟合优度D、推断两变量是否存在直线依存关系E、判断回归方程代表性的好坏

直线回归分析中,对回归系数作假设检验,其目的是:A、检验回归系数b是否等于0B、判断回归方程代表实测值的好坏C、推断两变量间是否存在直线依存关系D、确定回归方程的似合优度E、检验两总体回归系数是否相等

评价回归直线方程拟合优度如何的指标有( )。

直线回归分析中,对回归系数作假设检验,其目的是:A.检验两总体回归系数是否相等B.确定回归方程的似合优度C.检验回归系数b是否等于0D.推断两变量间是否存在直线依存关系E.判断回归方程代表实测值的好坏

回归方程的( )本质上是判断回归方程的解释变量对于被解释变量的影响的显著性,实际上是对于回归方程拟合优度的检验。A.z检验B.OLSC.t检验D.F检验

回归方程的拟合优度的判定系数R2为(  )。A.0.1742B.0.1483C.0.8258D.0.8517

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

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

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。

拟合优度检验

反映回归直线拟合优度的指标有()。A、相关系数B、回归系数C、样本决定系数D、回归方程的标准差E、剩余变差(或残差平方和)

在多元线性回归分析中,为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度?

拟合优度检验常用判定实际分布是否符合()、()、()和()。

拟合优度

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。

为什么可决系数可以度量模型的拟合优度?在简单线性回归中它与对参数的t检验的关系是什么?

用于说明回归方程中拟合优度的统计量主要是()

评价回归直线方程拟合优度如何的指标有()A、回归系数bB、直线截距aC、判定系数r2D、相关系数r

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

名词解释题拟合优度

单选题直线回归分析中,对回归系数做假设检验的目的是()。A检验回归系数b是否等于0B检验两总体回归系数是否相等C检验回归方程的拟合优度D推断两变量是否存在直线依存关系E判断回归方程代表性的好坏

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

多选题回归方程的拟合优度的判定系数R2为(  )。A0.1742B0.1483C0.8258D0.8517

单选题评价回归直线方程拟合优度如何的指标有()A回归系数bB直线截距aC判定系数r2D相关系数r

填空题用于说明回归方程中拟合优度的统计量主要是()