多选题A该回归方程的拟合效果较好B该回归方程的拟合效果较差C该方程对变量的解释程度为94.4%D时间每增加一个单位,T增加0.698个单位E时间每增加一个单位,T平均增加0.698个单位

多选题
A

该回归方程的拟合效果较好

B

该回归方程的拟合效果较差

C

该方程对变量的解释程度为94.4%

D

时间每增加一个单位,T增加0.698个单位

E

时间每增加一个单位,T平均增加0.698个单位


参考解析

解析:

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用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程,其最小二乘法的原理是使( )。A.实际Y值与理论 值的离差和最小B.实际Y值与理论 值的离差平方和最小C.实际Y值与Y平均值的离差和最小D.实际Y值与Y平均值的离差平方和最小

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

用最小二乘法拟合时间序列的直线趋势方程Y=a+bt时,若0≤b≤1则该时间 序列的趋势为逐步上升的趋() 此题为判断题(对,错)。

基于“使残差的平方和”为最小的准则来选取拟合曲线的方法称为曲线拟合的最小二乘法。()

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用最小二乘法拟合回归直线方程,其基本原理是( )。

用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程,其最小二乘法的原理是使( )。A.实际Y值与理论Y值的离差和最小B.实际Y值与理论Y值的离差平方和最小C.实际Y值与Y平均值的离差和最小D.实际Y值与Y平均值的离差平方和最小

根据最小二乘法拟合直线回归方程是使( )。

现有八家百货公司,每个公司人均月销售额和利润率资料如表5—3所示。用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程,其最小二乘法的原理是使()。

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

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

最小二乘法的基本原理是:要求实际值与趋势值的离差平方和为最小,以此拟合出优良的趋势模型,从而测定长期趋势。()

回归平方和在总离差平方和中的比重越大,说明()。A、判定系数越大B、判定系数越小C、回归方程的拟合程度越差D、回归方程的拟合程度越高

下列对判定系数的表述中,正确的是()。A、判定系数具有非负性B、判定系数的取值范围为0≤R≤1C、判定系数越小,则回归方程的拟合程度越高D、判定系数越小,则回归方程的拟合程度越差

用于说明回归方程中拟合优度的统计量主要是()

外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度,最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问,这是最小二乘法的优势理由吗?

根据某市“十一五”期间GDP与税收收入之间关系测定GDP每增长1亿元,增加税收0.053亿元,两者之间相关系数为0.9947,拟合趋势回归直线截距为28.039。则拟合回归方程为()。A、Y=0.9947X+28.039B、Y=0.053X+28.039C、Y=9.947X+280.39D、Y=0.53X+280.39

最小二乘法是根据历史数据拟合出一条发展趋势线,使该线与实际值之间的()为最小。A、离差之和B、离差平方和C、方差之和D、方差平方和

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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

多选题确定拟合直线的方法有()。A端基直线法B拟合曲线法C校准曲线法D最小二乘法

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