残差平方和SSE表达的是回归模型能够解释Y的变异的部分。回归平方和SSR表达的是Y的变异当中，不能够被回归模型解释的部分
残差平方和SSE表达的是回归模型能够解释Y的变异的部分。回归平方和SSR表达的是Y的变异当中，不能够被回归模型解释的部分
参考答案和解析
错误
相关考题：
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
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
关于一元线性回归模型，下列表述错误的是（ ）。A.Y=β0+β1X+ε，只涉及一个自变量的回归模型称为一元线性回归模型B.因变量Y是自变量X的线性函数加上误差项C.β0+β1X反映了由于自变量X的变化而引起的因变量y的线性变化D.误差项是个随机变量，表示除线性关系之外的随机因素对Y的影响，能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性
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.是回归值y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.Ⅱ.ⅢB、Ⅰ.Ⅱ.ⅣC、Ⅰ.ⅢD、Ⅰ.Ⅳ
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，估计结果得到判定系数R=0.9，回归平方和ESS=90，则回归模型的残差平方和RSS为（ ）。 A、10B、100C、90D、81
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
残差平方和是指（）。A、随机因素影响所引起的被解释变量的变差B、解释变量变动所引起的被解释变量的变差C、被解释变量的变差中，回归方程不能作出解释的部分D、被解释变量的总离差平方和回归平方之差E、被解释变量的实际值与拟合值的离差平方和
计算题：某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响，收集了16个地区的数据，并对x、y进行线性回归分析，得到：方程的截距为280，回归系数为1.6，回归平方和SSR=1503000，残差平方和SSE=38000。 要求： （1）写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 （2）假如广告费用投入80000元，根据回归方程估计商品的销售量。 （3）计算判定系数R2，并解释它的意义。
计算题：某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响，收集了20个地区的数据，并对x、y进行线性回归分析，得到：方程的截距为364，回归系数为1.42，回归平方和SSR=1602708.6，残差平方和SSE=40158.07。要求： （1）写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 （2）假如广告费用投入50000元，根据回归方程估计商品销售量。 （3）计算判定系数R2，并解释它的意义。
回归方程判定系数的计算公式R^2=SSR/SST=1-SSE/SST，对判定系数描述错误的是（）。A、式中的SSE指残差平方和B、式中的SSR指总离差平方和C、判定系数用来衡量回归方程的扰合优度D、判定系数R^2等于相关系数的平方
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
单选题在回归分析中，下列说法不正确的是（）。A回归平方和是由于x与y的变化引起的变化部分B剩余平方和是除了x对y的线性影响之外的其他因素对y的变差的作用C回归平方和等于y的变差平方和加上剩余平方和Dy的变差平方和可表示为SST=∑（y—y(_)）²
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
单选题总变差平方和SST、回归平方和SSR、回归残差平方和SSE之间的关系是（）。ASST=SSR+SSEBSST=SSR-SSECSSR=SST+SSEDSSE=SST+SSR