单选题对模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+mi的最小二乘回归结果显示,R2为0.92,总离差平方和为500,则残差平方和RSS为(  )。A10B40C80D20

单选题
对模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+mi的最小二乘回归结果显示,R2为0.92,总离差平方和为500,则残差平方和RSS为(  )。
A

10

B

40

C

80

D

20


参考解析

解析:
由R2=ESS/TSS=1-RSS/TSS,即0.92=1-RSS/500,解得:RSS=40。

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

二元线性回归模型Y=β0+β1X1+β2X2中,根据调查资料算得调整后的判定系数及R2= 0.9987,则表明( )。A.表明被解释变量的总变差中有99.87%的信息可由解释变量作出解释B.表明被解释变量的总变差中有0.13%的信息未被解释变量作出解释C.模型的拟合优度不高D.总体平方和与回归平方和较远E.总体平方和与残差平方和较近

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

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( )。

回归模型中,总离差平方和(TSS)、回归平方和(ESS)、残差平方和(RSS)的关系是( )。A.RSS=ESS+TSSB.TSS=ESS+RSSC.ESS=TSS+RSSD.TSS=RSS-ESS

对模型的最小二乘回归结果显示,R的平方为0.92,总离差平方和为500,则残差平方和RSS为( )。 A、10B、40C、80D、20

下列关于回归平方和的说法,正确的有( )。Ⅰ.总的变差平方和与残差平方和之差Ⅱ.无法用回归直线解释的离差平方和Ⅲ.回归值与均值离差的平方和Ⅳ.实际值y与均值离差的平方和 A、Ⅰ.ⅡB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅲ.ⅣD、Ⅰ.Ⅲ

根据方差分析原理,将y的n个观察值之间的差异,用观察值yi与其平均值y的离差平方和来表示,并称之为()A、总离差平方和B、回归平方和C、残差平方和

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

一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi的最小二乘回归结果显示,残差平方和RSS=40.32,样本容量n=25,则回归模型的标准差σ为()。A、1.270B、1.324C、1.613D、1.753

反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是()。A、总离差平方和B、回归平方和C、残差平方和D、可决系数

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

单选题下列关于回归平方和的说法,正确的有()。 Ⅰ 总的离差平方和与残差平方和之差 Ⅱ 无法用回归直线解释的离差平方和 Ⅲ 回归值与均值的离差平方和 Ⅳ 实际值与均值的离差平方和AⅠ、ⅡBⅠ、ⅢCⅠ、ⅣDⅡ、Ⅲ

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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,估计结果得到可决系数R2=0.9,回归平方和ESS=90,则回归模型的残差平方和RSS为(  )。A10B100C90D81

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单选题下列关于回归平方和的说法,正确的有(  )。Ⅰ.总的离差平方和与残差平方和之差Ⅱ.无法用回归直线解释的离差平方和Ⅲ.回归值y(∧)与均值y(_)的离差平方和Ⅳ.实际值y与均值y(_)的离差平方和AⅠ、ⅡBⅠ、ⅢCⅠ、ⅣDⅡ、Ⅲ

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

单选题对模型yi=β0+β1x1i+β2x2i+μi的最小二乘回归结果显示,R2为0.92,总离差平方和为500,则残差平方和RSS为(  )。A10B40C80D20

单选题根据方差分析原理,将y的n个观察值之间的差异,用观察值yi与其平均值y的离差平方和来表示,并称之为()A总离差平方和B回归平方和C残差平方和