如果一元线性回归方程的估计标准误差说明实际观测值y与估计值完全一致。

如果一元线性回归方程的估计标准误差说明实际观测值y与估计值完全一致。


相关考题:

估计标准误差就是指实际值y与估计值yc的平均误差程度() 此题为判断题(对,错)。

一元线性回归方程中的两个待定系数1β与2β的估计值,一般要用最小二乘法作出估计。此题为判断题(对,错)。

一元线性回归方程中的两个待定系数多β1与β2的估计值,一般要用最小二乘法作出估计。( )A.正确B.错误

在一元线性回归模型中,e表示()。A、估计值Y在回归直线上的截距B、回归直线的斜率C、误差即实际值和估计值之间的差额D、因变量

如果估计标准误差Sxy=0,说明实际值与估计值完全一致。( )A.正确B.错误

回归分析中的估计标准误差反映了实际观测值与回归估计值之间的差异程度。( )此题为判断题(对,错)。

回归分析中的估计标准误差反映了实际观测值与回归估计值之间的差异程度。()

一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值,一般要用最小二乘法作出估计。()

估计标准误差的作用是表明()。A.回归方程的代表性B.样本的变异程度C.估计值与实际值的平均误差D.样本指标的代表性E.总体的变异程度

回归分析中的估计标准误差可以反映()。A.回归方程的拟合程度B.估计值与实际值之间的差异程度C.自变量与因变量的离差程度D.因变量估计值的可靠程度E.回归方程使用价值程度

对于一元线性回归模型,最小二乘方法是被解释变量的估计值与观测值的差值平方和达到最小时所求得的值作为参数的估计量。( )

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

以y表示实际观测值,表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则是使( )最小。

以 Y 表示实际观测值,Y 表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则是使( )最小。

估计标准误差是反映()A因变量的估计值;B自变量数列离散程度的标准;C回归方程的代表性的指标;D因变量序列离散程度的指标;E因变量估计值可靠程度的指标;

估计标准误差的作用是表明()A、回归方程的代表性B、样本的变异程度C、估计值与实际值的平均误差D、样本指标的代表性E、总体的变异程度

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

估计标准误差说明回归直线的代表性,因此()A、估计标准误差数值越大,说明回归方程代表性越大B、估计标准误差数值越大,说明回归方程代表性越小C、估计标准误差数值越小,说明回归方程代表性越小D、估计标准误差数值越小,说明回归方程的实用价值小

下列有关估计标准误差的陈述。正确的有()。A、说明回归方程代表性大小的指标B、与标准差的计算原理相同C、估计标准误差越小,表明观测值离回归直线越远D、估计标准误差越大,表明回归直线的代表性越小E、当估计标准误差为0时,说明实际值与估计值之间没有差异

回归估计标准误差是因变量实际观测值与估计值之间的(),是判断回归方程()的统计指标。

多选题估计标准误差越小,表明()A回归方程对各观测点的代表性越差B实际观测值与估计值的差异越小C回归方程对各观测点的代表性越好D回归方程的拟合程度越高E根据各回归方程进行的预测越准确

多选题建立一元线性回归模型时,关于随机误差项ε的假定,下列说法正确的有()Aε是一个服从正态分布的随机变量B对于任何一个特定的x值,ε的方差σsup2/sup都相同C对于任何一个特定的x值,它所对应的ε与另一个x值所对应的ε不相关D当σsup2/sup较小时,y的实际观测值与估计值比较接近E当σsup2/sup较大时,y的实际观测值与估计值偏离比较大

判断题一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值,一般要用最小二乘法作出估计。(  )[2006年中级真题]A对B错

多选题估计标准误差的作用是表明()A回归方程的代表性B样本的变异程度C估计值与实际值的平均误差D样本指标的代表性E总体的变异程度

判断题如果一元线性回归方程的估计标准误差说明实际观测值y与估计值完全一致。A对B错

判断题回归分析中的估计标准误差反映了实际观测值与回归估计值之间的差异程度。A对B错

单选题在一元线性回归模型中,e表示()。A估计值Y在回归直线上的截距B回归直线的斜率C误差即实际值和估计值之间的差额D因变量