若变量x与y之间的相关系数r= 0.8,则回归方程的判定系数R2为() A. 0.8B. 0.89C. 0.64D. 0.40
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
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)
在回归中,在95%的统计置信度下,显着的回归模型的特征描述正确的为:() A.只要P值B.决定系数R2的含义是回归方程模型所代表的Y的变异的百分比;C.决定系数的大小与回归是否显着无关;D.Minitab中,表示回归方程是否适合的Lack-of-fit的P值越小越好
下列选项中,指标恒为正的有()。A.相关系数B.判定系数C.复相关系数D.回归方程的截距E.回归方程的斜率
可用来判断现象相关方向的指标有( )。A.相关系数rB.回归系数B.C.回归方程截距项A.D.估计标准误差SE.E.判定系数R2
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
当拟合回归方程时,若抽取的自变量的样本观测值非常集中,回归方程的估计标准误差就很小。
下面说法正确的有()。A、时间序列数据和横截面数据没有差异B、对回归模型的总体显著性检验没有必要C、总体回归方程与样本回归方程是有区别的D、决定系数R2不可以用于衡量拟合优度
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)
同一资料相关系数(r)和决定系数(r2)符号必定一致。
如果两样本的相关系数r1=r2,那么()。A、回归系数b1=b2B、t统计量tr1=tr2C、两样本的决定系数相等D、t统计量tb1=tb2
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
下列选项中,指标恒为正的有()。A、相关系数B、判定系数C、复相关系数D、回归方程的截距E、回归方程的斜率
在多元线性回归方程中,增加自变量个数会使R2值变大。
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。
回归分析的决定系数R2越接近于1,说明()A、相关系数越大B、回归方程的显著程度越高C、应变量的变异越大D、应变量的变异越小E、自变量对应变量的影响越大
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
有一双变数资料,Y依X的回归方程为yˆ=7-1.25x,X依Y的回归方程为xˆ4-0.5y,则其决定系数r2=()
判断题当拟合回归方程时,若抽取的自变量的样本观测值非常集中,回归方程的估计标准误差就很小。A对B错
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
问答题一个回归方程的复相关系数R=0.99,样本决定系数R2=0.9801,我们能判断这个回归方程就很理想吗?
判断题在多元线性回归方程中,增加自变量个数会使R2值变大。A对B错
多选题下列选项中,指标恒为正的有( )。A相关系数B判定系数C复相关系数D回归方程的截距E回归方程的斜率
填空题有一双变数资料,Y依X的回归方程为yˆ=7-1.25x,X依Y的回归方程为xˆ4-0.5y,则其决定系数r2=()
问答题试解释回归方程的样本决定系数和检验回归方程显著性的P值的含义。