根据调整的可决系数与F统计量的关系可知,当可决系数为1时,有A.F=0B.F=-1C.F→+∞D.F=-∞

根据调整的可决系数与F统计量的关系可知,当可决系数为1时,有

A.F=0

B.F=-1

C.F→+∞

D.F=-∞


参考答案和解析
F= +∞

相关考题:

判定系数又称()。 A、可决系数B、决定系数C、自相关系数D、复相关系数

根据决定系数R2与F统计量的关系可知,当R2=1时,有()。A.F=1B.F=-1C.F=0D.F=∞

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

为什么要计算调整后的可决系数?

在多元线性回归中,可决系数与F统计量的关系是()。 A、当R2=0时F=1B、当R2=1时,F趋向于无穷C、当R2越大时,F值越小D、R2与F值没有任何关系

已知某一回归方程的可决系数为0.81,它的相关系数为0.9。() 此题为判断题(对,错)。

可决系数

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。

根据可决系数R^2与F统计量的关系可知,当R^2=1时,有()A、F=0B、F=1C、F=-1D、F=∞

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。

相关系数即为可决系数。

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?

根据调整的可决系数R2与F统计量的关系可知,当R2=1时,有()。A、F=0B、F=-1C、F→+∞D、F=-∞

根据决定系数R2与F统计量的关系可知,当R2=1时,有()。A、F=1B、F=-1C、F=0D、F=∞

修正的可决系数

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

可决系数R2与F统计量的关系是()。A、R2=1时,F→+∞B、R2=1时,F=0C、R2→0时,F→+∞D、R2→0时,F=1

根据判定系数R2与F统计量的关系可知,当R2=1时,有()A、F=1B、F=-1C、F=0D、F=∞

相关系数与可决系数的关系是()。

可决系数能够衡量x和y之间线性关系强度,相关系数则不能。

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

可决系数是对回归模型拟和程度的综合度量,可决系数越大,模型拟和程度越好

可决系数是对回归模型拟和程度的综合度量,可决系数越小,模型拟和程度越差

判断题相关系数即为可决系数。A对B错

判断题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。A对B错

单选题根据可决系数R^2与F统计量的关系可知,当R^2=1时,有()AF=0BF=1CF=-1DF=∞

问答题为什么要计算调整后的可决系数?

多选题判定系数又称()。A可决系数B决定系数C自相关系数D复相关系数