多元线性回归分析中的 ESS反映了（）A、因变量观测值总变差的大小B、因变量回归估计值总变差的大小C、因变量观测值与估计值之间的总变差D、Y关于X的边际变化
多元线性回归分析中的 ESS反映了（）
- A、因变量观测值总变差的大小
- B、因变量回归估计值总变差的大小
- C、因变量观测值与估计值之间的总变差
- D、Y关于X的边际变化
相关考题：
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
下列关于一元线性回归方程说法正确的是( )。A．是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型B．x为因变量，Y为自变量C．可以用最小二乘法求得一元线性回归方程中的未知常数D．回归系数表示自变量每变动一个单位时，因变量的平均变化量E．根据给定自变量的值可以估计因变量的估计值
下列关于回归平方和的说法，正确的有( )。A.自变量的变动对因变量的影响引起的变差B.无法用回归直线解释的离差平方和C.回归值与均值离差的平方和D.实际值y与均值离差的平方和E.总的变差平方和与残差平方和之差
在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（ ）。A.使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小B.使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小C.使得观测值与估计值之间的乘积最小D.使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小
在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是()。A:使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小B:使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小C:使得观测值与估计值之间的乘积最小D:使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小
可决系数=86.49%时，意味着（）A、自变量与因变量之间的相关关系密切B、因变量的总变差中，有80%可通过回归直线来解释C、因变量的总变差中，有20%可由回归直线来解释D、相关系数绝对值一定是0.93E、相关系数绝对值一定是0.8649
单选题最小二乘法的原理是使得（ ）最小。A 因变量的观测值与自变量的观测值之间的离差平方和B 因变量的观测值与估计值之间的离差平方和C 自变量的观测值与均值之间的离差平方和D 因变量的观测值与均值之间的离差平方和
多选题可决系数=86.49%时，意味着（）A自变量与因变量之间的相关关系密切B因变量的总变差中，有80%可通过回归直线来解释C因变量的总变差中，有20%可由回归直线来解释D相关系数绝对值一定是0.93E相关系数绝对值一定是0.8649
单选题计算估计标准误差的依据是（）A因变量的方差B因变量的总变差C因变量的回归变差D因变量的剩余变差