已知回归平方和为4854,残差平方和146,则判断系数为()A、97.08%B、2.92%C、3.01%D、33.25%

已知回归平方和为4854,残差平方和146,则判断系数为()

  • A、97.08%
  • B、2.92%
  • C、3.01%
  • D、33.25%

相关考题:

在对方程的总(离差)平方和作分解时,下列叙述正确的是( )。A.回归平方和是33.504B.残差平方和为32.182C.回归平方和是41.563D.残差平方和为24.123

逐步回归分析中,当模型中引入新的自变量,则A、总平方和增大,残差平方和减小B、回归平方和增大,残差平方和减小C、回归平方和变化不确定,但残差平方和减小D、回归平方和与残差平方和均增大E、总平方和不变,回归平方和减小

已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为 已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为,估计用样本容量为24,则随机误差项的方差估计量为()。

设K为回归模型中的参数个数(包括截距项),n为样本容量,ESS为残差平方和,RSS为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量为()。A.AB.BC.CD.D

在一元线性回归中,给出n对数据(xi,yi),i=1,2,…,n,若其回归方程为bx,则下述结论不成立的有( )。A.总偏差平方和ST=LyyB.回归平方和SR=b×LxyC.残差平方和SE=ST-SRD.残差平方和的自由度为n-1

在一元线性回归中,给出n对数据(xi,yi),i=1,2,…,n,若其回归方程为bx,则下述结论成立的有( )。A.总离差平方和ST=LyyB.回归平方和SR=bLxyC.残差平方和SE=ST-SR)D.残差平方和的自由度为n-1E.残差平方和Se=ST-Sf

在一元线性回归中,给出n对数据(xi,yi),i=1,2…,n,若其回归方程为,则下述结论成立的有( )。A.总偏差平方和ST=LyyB.归平方和SR=bLxyC.残差平方和Se=ST-SRD.残差平方和的自由度为n-1E.残差平方和Se=ST-Sf

在一元线性回归中,给出n对数据(xi,yi), i =1, 2,…n,若其回归方程为,则下述结论成立的有( )。A.总偏差平方和ST=Lyy B.回归平方和SR=bxLxyC.残差平方和SE=ST-SR D.残差平方和的自由度为n-1E.残差平方和Se=ST-Sf

在一元线性回归中,给出n对数据(xi,yi), i =1, 2,…n,若其回归方程为,则下述结论不成立的有( )。A.总偏差平方和ST=Lyy B.回归平方和SR=bxLxyC.残差平方和SE=ST-SR D.残差平方和的自由度为n-1

在k元回归中,n为样本容量,SSE为残差平方和,SSR为回归平方和,则对回归方程线性关系的显著性进行检验时构造的F统计量为()。

设k为回归模型中的解释变量的个数,n为样本容量,RSS为残差平方和,ESS为回归平方和。则对其总体回归模型进行方程显著性检验时构造的F统计量为( )。

用 F 检验考查一元线性回归方程的有效性时,总平方和可以被分解为()A.残差平方和、区组平方和B.回归平方和、残差平方和C.残差平方和、组间平方和、区组平方和D.回归平方和、系统误差平方和、残差平方和

根据某地区2005-2015年农作物种植面积(X)与农作物产值(Y),可以建立一元线性回归模型,估计结果得到判定系数R=0.9,回归平方和ESS=90,则回归模型的残差平方和RSS为( )。 A、10B、100C、90D、81

在多元回归模型中,使得(  )最小的β0,β1…,βk就是所要确定的回归系数。A.总体平方和B.回归平方和C.残差平方和D.回归平方和减去残差平方和的差

各实际观测值与估计值的离差平方和称为()。A、总离差平方和B、残差平方和C、回归平方和D、判定系数

已知三元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800,估计用样本容量为n=24,则随机误差项μt的方差的OLS估计为()。A、33.33B、40C、38.09D、36.36

用于检验线性回归方程可信度的统计量F等于()。A、回归平方和除以残差平方和B、残差平方和除以回归平方和C、平均回归平方和除以平均残差平方和D、平均残差平方和除以平均回归平方和

总变动平方和(SST)、回归平方和(SSR)、回归残差平方和(SSE)三者之间的关系可表示为SST=()。

相关系数的计算公式是()。A、残差平方和除以总离差B、残差平方和除以总离差,再开平方根C、回归平方和除以总离差D、回归平方和除以总离差,再开平方根

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

单选题用于检验线形回归方程可信度的统计量等于()。A回归平方和除以残差平方和B残差平方和除以回归平方和C平均回归平方和除以平均残差平方和D平均残差平方和除以平均回归平方和

判断题最小平方法是通过使残差平方和最小来估计回归系数的A对B错

单选题两个变量y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()AR2越小,残差平方和小BR2越大,残差平方和大CR2于残差平方和无关DR2越小,残差平方和大

单选题相关系数的计算公式是()。A残差平方和除以总离差B残差平方和除以总离差,再开平方根C回归平方和除以总离差D回归平方和除以总离差,再开平方根

单选题已知回归平方和为4854,残差平方和146,则判断系数为()A97.08%B2.92%C3.01%D33.25%

填空题总变动平方和(SST)、回归平方和(SSR)、回归残差平方和(SSE)三者之间的关系可表示为SST=()。

单选题逐步回归分析中,当模型中引入新的自变量,则()。A总平方和增大,残差平方和减小B回归平方和增大,残差平方和减小C回归平方和变化不确定,但残差平方和减小D回归平方和与残差平方和均增大E总平方和不变,回归平方和减小