回归方程的拟合优度的判定系数R2为（　　）。A.0．1742B.0．1483C.0．8258D.0．8517

回归方程的拟合优度的判定系数R2为（　　）。

A.0．1742
B.0．1483
C.0．8258
D.0．8517

参考解析

解析：

相关考题：

判定系数R2是说明回归方程拟合度的一个统计量,它的计算公式为() A.SSR/SSTB.SSR/SSEC.SSE/SSTD.SST/SSR
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判定系数R2的值越大，则回归方程( )。A．拟合程度越低B．拟合程度越高C．拟合程度有可能高，也有可能低D．用回归方程进行预测越不准确E．用回归方程进行预测越准确
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根据资料计算的判定系数R2=0.96978，这表明( )。A．在Y的总变差中，有96.98%可以由解释变量X做出解释B．回归方程对样本观测值的拟合程度良好C．在Y的总变差中，有3.02%可以由解释变量X做出解释D．回归方程对样本观测值的拟合优度不高
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反映回归直线拟合优度的指标有（）。A.相关系数B.回归系数C.样本决定系数D.回归方程的标准差E.剩余变差（或残差平方和）
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评价回归直线方差拟合优度的指标是（ ）。A.回归系数B.B.相关系数rC.判定系数R2D.离散系数v
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下列关于多元线性回归方程的拟合优度的说法，正确的是（）A、又称为判定系数B、取值在0和1之间C、越接近于1表示拟合效果越好D、以上均正确
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下面说法正确的有（）。A、时间序列数据和横截面数据没有差异B、对回归模型的总体显著性检验没有必要C、总体回归方程与样本回归方程是有区别的D、决定系数R2不可以用于衡量拟合优度
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为什么用可决系数R2评价拟合优度，而不是用残差平方和作为评价标准？
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反映回归直线拟合优度的指标有（）。A、相关系数B、回归系数C、样本决定系数D、回归方程的标准差E、剩余变差（或残差平方和）
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判定系数R2的值越大，则回归方程（）。A、拟合程度越低B、拟合程度越高C、拟合程度有可能高，也有可能低D、用回归方程进行预测越不准确E、用回归方程进行预测越准确
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下列关于判定系数R2的说法，正确的是（）。A、残差平方和越小，R2越小B、残差平方和越小，R2越大C、R2=1时，模型与样本观测值完全拟合D、R2越接近于1，模型的拟合优度越高E、可决系数的取值范围为0≤R2≤1
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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。
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回归平方和在总离差平方和中的比重越大，说明（）。A、判定系数越大B、判定系数越小C、回归方程的拟合程度越差D、回归方程的拟合程度越高
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下列对判定系数的表述中，正确的是（）。A、判定系数具有非负性B、判定系数的取值范围为0≤R≤1C、判定系数越小，则回归方程的拟合程度越高D、判定系数越小，则回归方程的拟合程度越差
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检验回归模型的拟合优度的标准是（）A、判定系数B、相关系数C、协方差D、均值
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用于说明回归方程中拟合优度的统计量主要是（）
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评价回归直线方程拟合优度如何的指标有（）A、回归系数bB、直线截距aC、判定系数r2D、相关系数r
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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
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下列关于判定系数R2的说法，正确的有（）。A、残差平方和越小，R2越小B、残差平方和越小，R2越大C、R2=1时，模型与样本观测值完全拟合D、R2越接近于1，模型的拟合程度越高E、可决系数的取值范围为0≤R2≤1
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在一元线性回归分析中，若相关系数为r，回归方程拟合程度最好的是（）。A、r=0.75B、r=-0.97C、R2=0.75D、R2=0.90
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问答题如何解释多元线性回归系数的含义？如何度量回归方程拟合优度？拟合优度的好坏是否可作为回归方程优劣是重要标志？
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多选题判定系数R2的值越大，则回归方程（　　）。A拟合程度越低B拟合程度越高C拟合程度有可能高，也有可能低D用回归方程进行预测越不准确E用回归方程进行预测越准确
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多选题下列关于多元线性回归方程的拟合优度的说法，正确的是()。A又称为判定系数B取值在0和1之间C越接近于1表示拟合效果越好D以上均正确
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多选题回归方程的拟合优度的判定系数R2为（　　）。A0.1742B0.1483C0.8258D0.8517
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单选题下列关于决定系数R2的说法，正确的有（　　）。Ⅰ．残差平方和越小，R2越小Ⅱ．残差平方和越小，R2越大Ⅲ．R2＝1时，模型与样本观测值完全拟合Ⅳ．R2越接近于0，模型的拟合优度越高AⅠ、ⅢBⅠ、ⅣCⅡ、ⅢDⅡ、Ⅳ
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单选题评价回归直线方程拟合优度如何的指标有（）A回归系数bB直线截距aC判定系数r2D相关系数r
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填空题用于说明回归方程中拟合优度的统计量主要是（）
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