为什么用可决系数R2评价拟合优度,而不是用残差平方和作为评价标准?

为什么用可决系数R2评价拟合优度,而不是用残差平方和作为评价标准?


相关考题:

关于回归模型的有关说法,哪些是正确的()。 A. 拟合优度R2越接近1,说明拟合的效果越好B. t检验是用来检验方程整体的显著性的C. 回归的残差平方和占总离差平方和的比重越大,说明拟和的效果越好D. 拟合优度R2的取值范围是-1≤R2≤1

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

评价回归直线方程拟合优度如何的指标有()。A.回归系数bB.直线截距aC.判定系数r2D.相关系数r

估计标准误差与判定系数都是评价回归模型拟合优度的指标,两者的关系是( )。A.前者越小,后者越小 B.前者越大,后者越小C.前者越小,后者越大 D.不确定

评价回归直线方差拟合优度的指标是( )。A.回归系数B.B.相关系数rC.判定系数R2D.离散系数v

评价回归直线方程拟合优度如何的指标有( )。

反映回归直线拟合优度的指标有( )。A.相关系数B.回归系数C.样本决定系数D.回归方程的标准差E.剩余变差(或残差平方和)

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

下列关于决定系数R的说法,正确的有( )。Ⅰ.残差平方和越小,R越小Ⅱ.残差平方和越小,R越大Ⅲ.R=1时,模型与样本观测值完全拟合Ⅳ.R越接近于0,模型的拟合优度越高 A、Ⅱ.Ⅲ.ⅣB、Ⅱ.ⅢC、Ⅰ.Ⅲ.ⅣD、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ

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

如果评价回归方程拟合效果的指标可决系数等于0.9,说明在因变量的总变差中有10%的变差是由随机因素所致。

线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高,模型拟合效果越好;可决系数越小,模型拟合效果越差。

关于回归模型的有关说法,哪些是正确的()。A、拟合优度R2越接近1,说明拟合的效果越好B、t检验是用来检验方程整体的显著性的C、回归的残差平方和占总离差平方和的比重越大,说明拟和的效果越好D、拟合优度R²的取值范围是-1≤R2≤1

反映回归直线拟合优度的指标有()。A、相关系数B、回归系数C、样本决定系数D、回归方程的标准差E、剩余变差(或残差平方和)

在多元线性回归分析中,为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度?

下列关于判定系数R2的说法,正确的是()。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,模型的拟合优度越高E、可决系数的取值范围为0≤R2≤1

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。

为什么可决系数可以度量模型的拟合优度?在简单线性回归中它与对参数的t检验的关系是什么?

残差平方和越小,可决系数越小。

检验回归模型的拟合优度的标准是()A、判定系数B、相关系数C、协方差D、均值

关于回归模型的有关说法,哪些是正确的()。A、拟合优度R2越接近1,说明拟合的效果越好B、t检验是用来检验方程整体的显著性的C、回归的残差平方和占总离差平方和的比重越大,说明拟和的效果越好D、拟合优度R2的取值范围是-1≤R2≤1

评价回归直线方程拟合优度如何的指标有()A、回归系数bB、直线截距aC、判定系数r2D、相关系数r

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

问答题如何解释多元线性回归系数的含义?如何度量回归方程拟合优度?拟合优度的好坏是否可作为回归方程优劣是重要标志?

判断题线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高,模型拟合效果越好;可决系数越小,模型拟合效果越差。A对B错

单选题关于回归模型的有关说法,哪些是正确的()。A拟合优度R2越接近1,说明拟合的效果越好Bt检验是用来检验方程整体的显著性的C回归的残差平方和占总离差平方和的比重越大,说明拟和的效果越好D拟合优度R²的取值范围是-1≤R2≤1

多选题回归方程的拟合优度的判定系数R2为(  )。A0.1742B0.1483C0.8258D0.8517