在多元线性回归模型中,可决系数与解释变量个数的关系是A.可决系数随着解释变量个数的增多而减小B.可决系数随解释变量个数的增多先增大后减小C.解释变量个数根据可决系数的大小决定D.可决系数随着解释变量个数的增多而增大

在多元线性回归模型中,可决系数与解释变量个数的关系是

A.可决系数随着解释变量个数的增多而减小

B.可决系数随解释变量个数的增多先增大后减小

C.解释变量个数根据可决系数的大小决定

D.可决系数随着解释变量个数的增多而增大


参考答案和解析
可决系数随着解释变量个数的增多而增大

相关考题:

在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中,计算得可决系数为0.8500,则调整后的可决系数为()A.0.8603B.0.8389C.0.8655D.0.8327

在多元线性回归模型中,解释变量间呈现线性关系的现象称为()问题,给计量经济建模带来不利影响,因此需检验和处理它。

在二元线性回归模型中,用于度量被解释变量与方程中所有解释变量之间共同的相关程度的是( )。A.简单相关系数B.偏相关系数C.复相关系数D.判定系数

可决系数接进1的一元线性回归模型的两个变量的相关系数也可能接近于0。() 此题为判断题(对,错)。

()回归模型中因变量与自变量的关系是呈直线型的。 A.多元B.非线性C.线性D.虚拟变量

描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型是()。A.非线性回归模型B.一元线性回归模型C.多元线性回归模型D.经验回归模型

在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,则表明模型中存在( )。A.异方差B.序列相关C.多重共线性D.高拟合优度

为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著,应该采用( )。A.t检验B.OLSC.逐个计算相关系数D.F检验

为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著,应该采用( )。A. t检验B. O1SC. 逐个计算相关系数D. F检验

为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著,应该采用( )。A. t检验B. OLSC. 逐个计算相关系数D. F检验

在线性回归模型中,可决系数 R2的取值范围是( )。

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。

多元线性回归模型检验中,调整后的可决系数中体现了()的影响。

多元线性回归分析中,为什么要对可决系数加以修正?修正可决系数与F检验之间有何区别与联系?

在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1,则表明 模型中存在()A、异方差B、自相关C、多重共线性D、设定误差

在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,则表明模型中存在()。A、异方差B、序列相关C、多重共线性D、高拟合优度

在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中,计算得可决系数为0.8500,则调整后的可决系数为()A、0.8603B、0.8389C、0.8655D、0.8327

多元线性回归模型中的偏回归系数,表示在其他解释变量保持不变的情况下,对应解释变量每变化一个单位时,被解释变量的变动。

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。

多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。

一元线性回归模型和多元线性回归模型的区别在于只有一个()。A、因变量B、自变量C、相关系数D、判定系数

在多元线性回归分析中,如果t检验表明回归系数不显著,则意味着()A、整个回归方程的线性关系不显著B、整个回归方程的线性关系显著C、该自变量与因变量之间的线性关系不显著D、该自变量与因变量之间的线性关系显著

以下几种情况中,不能被认为存在多重共线性的是()。A、多重可决系数R2值很低,回归系数的t检验在统计上显著B、多重可决系数R2值很高,回归系数的t检验在统计上显著C、解释变量间的零阶相关系数较低D、多重可决系数较高,而偏相关系数较低

填空题多元线性回归模型检验中,调整后的可决系数中体现了()的影响。

单选题在回归分析中,当自变量的个数大于1时称为( )A一元线性回归B多元回归C多重回归D正态线性模型

单选题在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1,则表明 模型中存在()A异方差B自相关C多重共线性D设定误差

单选题为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著,应该采用(  )。At检验BOLSC逐个计算相关系数DF检验

单选题一元线性回归模型和多元线性回归模型的区别在于只有一个()。A因变量B自变量C相关系数D判定系数