线性回归模型的判定系数R2可表示为（）A、R2=SSR/SSTB、R2=SSE/SSTC、R2=1-SSR/SSTD、R2=1-SSE/SSTE、R2=1-SSR/(SSR+SSE)

线性回归模型的判定系数R2可表示为（）

  • A、R2=SSR/SST
  • B、R2=SSE/SST
  • C、R2=1-SSR/SST
  • D、R2=1-SSE/SST
  • E、R2=1-SSR/(SSR+SSE)

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判定系数R2是说明回归方程拟合度的一个统计量,它的计算公式为() A.SSR/SSTB.SSR/SSEC.SSE/SSTD.SST/SSR
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由证券主管当局、证券交易所、券商制定的最初保证金率R1、R2、R3的相互关系可表示为()。A:R1≥R2≥R3B:R1≤R2≤R3C:R2≥R3≥R1D:R3≥R1≥R2
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关于多元线性回归模型的说法，正确的是（ ）。A.如果模型的R2很接近1，可以认为此模型的质量较好B.如果模型的R2很接近0，可以认为此模型的质量较好C.R2的取值范围为R2>1D.调整后的砰测度多元线性回归模型的解释能力没有R2好
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下列关于决定系数R2的说法，正确的有（ ）。 Ⅰ 残差平方和越小，R2越小 Ⅱ 残差平方和越小，R2越大 Ⅲ R2=1时，模型与样本观测值完全拟合 Ⅳ R2越接近于0，模型的拟合优度越高A.I、ⅢB.I、ⅣC.Ⅱ、ⅢD.Ⅱ、Ⅳ
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关于多元线性回归模型的说法，正确的是()。A.如果模型的R2很接近1，可以认为此模型的质量较好B.如果模型的R2很接近0，可以认为此模型的质量较好C.R2的取值范围为R2>1D.调整后的R2测度多元线性回归模型的解释能力没有R2好
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在线性回归模型中，可决系数R2的取值范围是（ ）。A.R2≤-1B.0≤R2≤1C.R2≥1D.-1≤R2≤1
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在n=45的一组样本估计的线性回归模型中，包含有4个解释变量，若计算的R2为0．8232，则调整的R2为( )。A.0．80112B.0．80552C.0．80602D.0．82322
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在线性回归模型中，可决系数 R2的取值范围是（ ）。
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半径为R，圆心角的弧度值为θ的扇形面积的计算公式为（）A、πR2θ/360B、πR2θ/180C、πR2θD、πR2θ/2
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判定系数R2的取值范围为（）A、0≤R2≤2B、0≤R2≤1C、0≤R2≤4D、1≤R2≤4
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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。
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判定系数R2的取值范围是（）。A、R2≤-1B、R2≥1C、0≤R2≤1D、－1≤R2≤1
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在多元线性回归中，判定系数R2随着解释变量数目的增加而（）A、减少B、增加C、不变D、变化不定
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可决系数R2与F统计量的关系是（）。A、R2=1时，F→+∞B、R2=1时，F=0C、R2→0时，F→+∞D、R2→0时，F=1
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用最小平方法求解参数估计量时，r2=0.8，SST=25，则SSR=（），SSE=（）
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下列关于判定系数R2的说法，正确的有（）。A、残差平方和越小，R2越小B、残差平方和越小，R2越大C、R2=1时，模型与样本观测值完全拟合D、R2越接近于1，模型的拟合程度越高E、可决系数的取值范围为0≤R2≤1
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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
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下列有关样本判决系数的正确表述有（）A、样本决定系数r2的取值在[0，1]区间内B、r2越接近1，表明回归拟合的效果越好C、r2越接近0，表明回归拟合的效果越好D、自变量越多，r2值越大
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单选题两个变量与x的回归模型中，通常用R2来刻画回归的效果，则正确的叙述是（）A R2越小，残差平方和越小B R2越大，残差平方和越大C R2与残差平方和无关D R2越小，残差平方和越大
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单选题关于多元线性回归模型的说法，正确的是（　　）。[2016年4月真题]A如果模型的R2很接近1，可以认为此模型的质量较好B如果模型的R2很接近0，可以认为此模型的质量较好CR2的取值范围为R2＞1D调整后的R2测度多元线性回归模型的解释能力没有R2好
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多选题线性回归模型的判定系数R2可表示为（）AR2=SSR/SSTBR2=SSE/SSTCR2=1-SSR/SSTDR2=1-SSE/SSTER2=1-SSR/(SSR+SSE)
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单选题判定系数R2的取值范围为（）A0≤R2≤2B0≤R2≤1C0≤R2≤4D1≤R2≤4
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