在因子实验设计分析结果中，以下对于回归效果的度量参数PRESS及R-sq（预测）描述正确的是（）A、PRESS及R-sq（预测）是为了鉴别回归方程是否“虚假”或有异常点B、PRESS是预测的误差平方和C、PRESS通常要比SSE要大些。但如果大得不多，则表明数据点中有特殊地位的点不多，或影响不大，将来用此回归方程作预测结果也比较可信D、R-Sq（预测），通常会比R-Sq要小些，但如果小得不多，则表明数据点中有特殊地位的点不多，或影响不大，将来用此回归方程作预测结果也比较可信
在因子实验设计分析结果中，以下对于回归效果的度量参数PRESS及R-sq（预测）描述正确的是（）
- A、PRESS及R-sq（预测）是为了鉴别回归方程是否“虚假”或有异常点
- B、PRESS是预测的误差平方和
- C、PRESS通常要比SSE要大些。但如果大得不多，则表明数据点中有特殊地位的点不多，或影响不大，将来用此回归方程作预测结果也比较可信
- D、R-Sq（预测），通常会比R-Sq要小些，但如果小得不多，则表明数据点中有特殊地位的点不多，或影响不大，将来用此回归方程作预测结果也比较可信
相关考题：
根据《环境影响评价技术导则 地面水环境》，关于地面水环境影响预测点和布设原则的说法，正确的是（）。 A.预测点必须在预测范围内布设 B.预测范围不能超过现状调查的范围 C.地面水环境现状监测点应作为预测点 D.预测点的数量和位置仅依据评价等级确定
下列关于地面水预测点的布设原则，说法正确的有()。A:当拟预测溶解氧时，应预测最大亏氧点的位置及该点的浓度B:某重要用水地点在预测范围外，估计有可能受到影响，也应设立预测点C:预测点的数量和预测的布设应只根据评价等级以及当地的环保要求确定D:环境现状监测点应作为预测点E:排放口附近常有局部超标区，如有必要可在适当水域加密预测点
基于大连商品交易所日收盘价数据，对Y1109价格Y（单位:元）和A1109价格*（单位:元）建立一元线性回归方程:Y=-4963.13+3.263*。回归结果显示:可决系数R2=0.922，DW=0.384;对于显著性水平α=0.05，*的T检验的P值为0.000，F检验的P值为0.000.利用该回归方程对Y进行点预测和区间预测。设*取值为4330时，针对置信度为95%.预测区间为（8142.45，10188.87）。合理的解释是（ ）。A.对YO点预测的结果表明，Y的平均取值为9165.66B.对YO点预测的结果表明，Y的平均取值为14128.79C.YO落入预测区间（8142.45。10188.87）的概率为95%D.YO未落入预测区间（8142.45，10188.87）的概率为95%
利用该回归方程对Y进行点预测和区间预测。设X取值为4330时，y的对应值为y0，针对置信度为95％，预测区间为(8142．45，10188．87)。以下解释合理的是( )。A.对y0点预测的结果表明，y的平均取值为9165．66B.对y0点预测的结果表明，Y的平均取值为14128．79C.y0落入预测区间(8142．45，10188．87)的概率为95％D.y0未落入预测区间(8142．45，10188．87)的概率为95％
回归分析预测法是指在分析市场现象的（）之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化，预测因变量在预测期的变化结果的方法。A、自变量B、自变量和因变量C、因变量D、预测值
回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，将回归方程作为预测模型，根据（）在预测期的数量变化，预测因变量在预测期的变化结果的方法。A、预测值B、观察值C、权数D、自变量
回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的（），将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化，预测因变量在预测期的变化结果的方法。A、回归方程B、回归模型C、预测值D、观察值
在因子实验设计分析结果中，以下对于回归效果的度量参数R-sq及R-sq（调整）描述正确的是（）A、R-sq及R-sq（调整）称为确定系数与调整确定系数B、R-sq及R-sq（调整）称为多元全相关系数与调整的多元全相关系数C、R-sq及R-sq（调整）越大越好D、R-sq及R-sq（调整）越接近越好
关于一元线性回归的预测顺序正确的是（）。A、输入历史统计数据→回归检验→预测结果分析→计算B、输入历史统计数据→计算→回归检验→输出预测结果分析C、输入历史统计数据→计算回归参数→回归检验→计算→预测结果分析→输出预测结果分析D、输入历史统计数据→计算回归参数→计算→回归检验→预测结果分析→输出预测结果分析
多选题在因子实验设计分析结果中，以下对于回归效果的度量参数R-sq及R-sq（调整）描述正确的是（）AR-sq及R-sq（调整）称为确定系数与调整确定系数BR-sq及R-sq（调整）称为多元全相关系数与调整的多元全相关系数CR-sq及R-sq（调整）越大越好DR-sq及R-sq（调整）越接近越好
多选题在因子实验设计分析结果中，以下对于回归效果的度量参数PRESS及R-sq（预测）描述正确的是（）APRESS及R-sq（预测）是为了鉴别回归方程是否“虚假”或有异常点BPRESS是预测的误差平方和CPRESS通常要比SSE要大些。但如果大得不多，则表明数据点中有特殊地位的点不多，或影响不大，将来用此回归方程作预测结果也比较可信DR-Sq（预测），通常会比R-Sq要小些，但如果小得不多，则表明数据点中有特殊地位的点不多，或影响不大，将来用此回归方程作预测结果也比较可信
单选题关于一元线性回归的预测顺序正确的是（）。A输入历史统计数据→回归检验→预测结果分析→计算B输入历史统计数据→计算→回归检验→输出预测结果分析C输入历史统计数据→计算回归参数→回归检验→计算→预测结果分析→输出预测结果分析D输入历史统计数据→计算回归参数→计算→回归检验→预测结果分析→输出预测结果分析
多选题利用回归方程进行估计和预测通常分为()。A点预测B区间预测C相对预测D绝对预测