多选题在因子实验设计分析结果中，以下对于回归效果的度量参数R-sq及R-sq（调整）描述正确的是（）AR-sq及R-sq（调整）称为确定系数与调整确定系数BR-sq及R-sq（调整）称为多元全相关系数与调整的多元全相关系数CR-sq及R-sq（调整）越大越好DR-sq及R-sq（调整）越接近越好
多选题
在因子实验设计分析结果中，以下对于回归效果的度量参数R-sq及R-sq（调整）描述正确的是（）
A
R-sq及R-sq（调整）称为确定系数与调整确定系数
B
R-sq及R-sq（调整）称为多元全相关系数与调整的多元全相关系数
C
R-sq及R-sq（调整）越大越好
D
R-sq及R-sq（调整）越接近越好
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解析：
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相关考题：
以下关于相关分析和回归分析的表述中,正确的是()。 A.回归分析根据回归模型对总体进行推断及预测B.回归分析研究变量之间的因果关系C.相关分析需要明确自变量和因变量D.相关分析和回归分析在分析目的与分析方法方面有明显区别E.相关分析研究变量之间的依存关系
在一个试验设计的分析问题中,建立响应变量与各因子及交互效应的回归方程可以有两种办法:一种是对各因子的代码值(CodedUnits)建立回归方程;另一种是直接对各因子的原始值(UncodedUnits)建立回归方程。在判断各因子或交互效应是否影响显着时,要进行对各因子回归系数的显着性检验时,可以使用这两种方程中的哪一种?() A.两种方程检验效果一样，用哪种都可以B.只有用代码值(CodedUnits)回归方程才准确;用原始值(UncodedUnits)回归方程有时判断不准确C.只有用原始值(UncodedUnits)回归方程才准确;用代码值(CodedUnits)回归方程有时判断不准确D.根本用不着回归方程，ANOVA表中结果信息已经足够进行判断
洗洁精厂家相信在洗洁精中肥皂泡沫的含量取决于洗洁精的使用量。在一种新洗洁精的研究中，准备了具有相同形状与体积的7盆水，水温相同，在这7盆水中分别加入不同数量的洗洁精，然后测定其泡沫的高度。其数据结果如下所示：估计标准误差S=1.998 R-Sq=96.9% R-Sq（adj）=96.3%回归系数的含义为（）。A．洗洁精含量增加一个单位，泡沫高度平均增加0.755 毫米B．洗洁精含量增加一个单位，泡沫高度平均增加9.50 毫米C．泡沫高度增加一个单位，洗洁精含量平均增加4.22毫米D．泡沫高度增加一个单位，洗洁精含量平均增加2.679毫米
洗洁精厂家相信在洗洁精中肥皂泡沫的含量取决于洗洁精的使用量。在一种新洗洁精的研究中，准备了具有相同形状与体积的7盆水，水温相同，在这7盆水中分别加入不同数量的洗洁精，然后测定其泡沫的高度。其数据结果如下所示：估计标准误差S=1.998 R-Sq=96.9% R-Sq（adj）=96.3%根据以上输出结果，洗洁精含量与泡沫浓度之间呈现（）。A．正线性相关B．负线性相关C．不相关D．负相关
洗洁精厂家相信在洗洁精中肥皂泡沫的含量取决于洗洁精的使用量。在一种新洗洁精的研究中，准备了具有相同形状与体积的7盆水，水温相同，在这7盆水中分别加入不同数量的洗洁精，然后测定其泡沫的高度。其数据结果如下所示：估计标准误差S=1.998 R-Sq=96.9% R-Sq（adj）=96.3%回归系数的标准误为（）。A．-2.679B．9.500C．4.222D．0.755
洗洁精厂家相信在洗洁精中肥皂泡沫的含量取决于洗洁精的使用量。在一种新洗洁精的研究中，准备了具有相同形状与体积的7盆水，水温相同，在这7盆水中分别加入不同数量的洗洁精，然后测定其泡沫的高度。其数据结果如下所示：估计标准误差S=1.998 R-Sq=96.9% R-Sq（adj）=96.3%洗洁精含量与泡沫浓度之间的相关系数为（）。A．0.969B．0.963C．0.984D．0.939
洗洁精厂家相信在洗洁精中肥皂泡沫的含量取决于洗洁精的使用量。在一种新洗洁精的研究中，准备了具有相同形状与体积的7盆水，水温相同，在这7盆水中分别加入不同数量的洗洁精，然后测定其泡沫的高度。其数据结果如下所示：估计标准误差S=1.998 R-Sq=96.9% R-Sq（adj）=96.3%估计标准误差S=1.998，其含义为（）。A．回归方程的拟合程度为1.998B．估计值与实际值的平均误差程度为1.998C．自变量与因变量的离差程度为1.998D．因变量估计值的可靠程度为1.998
相关分析和回归分析相辅相成，又各有特点，下面正确的描述有（）。A、在相关分析中，相关的两变量都不是随机的B、在回归分析中，自变量是随机的，因变量不是随机的C、在回归分析中，因变量和自变量都是随机的D、在相关分析中，相关的两变量都是随机的
在因子实验设计分析结果中，以下对于回归效果的度量参数PRESS及R-sq（预测）描述正确的是（）A、PRESS及R-sq（预测）是为了鉴别回归方程是否“虚假”或有异常点B、PRESS是预测的误差平方和C、PRESS通常要比SSE要大些。但如果大得不多，则表明数据点中有特殊地位的点不多，或影响不大，将来用此回归方程作预测结果也比较可信D、R-Sq（预测），通常会比R-Sq要小些，但如果小得不多，则表明数据点中有特殊地位的点不多，或影响不大，将来用此回归方程作预测结果也比较可信
下列对相关回归说明中正确的是（）A、两组变量相关是指独立变量增加时从属变量减少的情况B、相关系数的值越接近0，两组变量越具有线性关系C、相关系数值介于–1和1之间.D、回归分析中的R-sq值与几个变量间的相关系数值相同
在因子实验设计分析结果中，以下对于回归效果的度量参数R-sq及R-sq（调整）描述正确的是（）A、R-sq及R-sq（调整）称为确定系数与调整确定系数B、R-sq及R-sq（调整）称为多元全相关系数与调整的多元全相关系数C、R-sq及R-sq（调整）越大越好D、R-sq及R-sq（调整）越接近越好
关于一元线性回归的预测顺序正确的是（）。A、输入历史统计数据→回归检验→预测结果分析→计算B、输入历史统计数据→计算→回归检验→输出预测结果分析C、输入历史统计数据→计算回归参数→回归检验→计算→预测结果分析→输出预测结果分析D、输入历史统计数据→计算回归参数→计算→回归检验→预测结果分析→输出预测结果分析
单选题关于一元线性回归的预测顺序正确的是（）。A输入历史统计数据→回归检验→预测结果分析→计算B输入历史统计数据→计算→回归检验→输出预测结果分析C输入历史统计数据→计算回归参数→回归检验→计算→预测结果分析→输出预测结果分析D输入历史统计数据→计算回归参数→计算→回归检验→预测结果分析→输出预测结果分析
多选题在因子实验设计分析结果中，以下对于回归效果的度量参数PRESS及R-sq（预测）描述正确的是（）APRESS及R-sq（预测）是为了鉴别回归方程是否“虚假”或有异常点BPRESS是预测的误差平方和CPRESS通常要比SSE要大些。但如果大得不多，则表明数据点中有特殊地位的点不多，或影响不大，将来用此回归方程作预测结果也比较可信DR-Sq（预测），通常会比R-Sq要小些，但如果小得不多，则表明数据点中有特殊地位的点不多，或影响不大，将来用此回归方程作预测结果也比较可信
单选题5台同型号设备都能生产精密圆柱形销，某六西格玛小组正在分析其关键特性——直径（毫米）在各设备间是否存在差异，小组从5台设备中分别随机地抽取20只柱形销。检察发现各组数据的独立性没有问题，但并未检验正态性。通过单因素方差分析（One-WayANOVA）结果显示P值为0.000。ANOVA的另一些分析结果为R-Sq=14%，R-Sq（调整）=12.5%，s=50，根据这些背景信息，下述最可能的判断是（）A抽取的样本量可能不足，不能相信ANOVA结果，必须加大样本量重做BANOVA结果不如两两比较方法好，应采用两两比较的方法进行检验C相信ANOVA的结果，由于设定的检验水平0.05，所以可以得出结论：5台设备生产的零件直径有显著差异。D看来正态性有问题，不能采用方差分析法得到的结果，应该尝试采用非参数检验方法
单选题下列对于DMAIC与Y=f（X）关联性的描述，以下说法哪个是错误（）ADefine阶段在于将问题澄清及描述清楚，故是在｢定义｣Y。BMeasure阶段是在描述现况，故所描述及冲量的对象为Y。CAnalyze阶段是在分析各因子与问题或冲量指标间的关连性，以期能及早找到关键少数的X。DImprove阶段是在透过实验设计的方法，寻求对X的改进。
单选题下列对相关回归说明中正确的是（）A两组变量相关是指独立变量增加时从属变量减少的情况B相关系数的值越接近0，两组变量越具有线性关系C相关系数值介于–1和1之间.D回归分析中的R-sq值与几个变量间的相关系数值相同
多选题输出的回归结果包括（）A回归统计B方差分析C参数估计D残差分析