2、预测是对被解释变量样本外的观测值的估计。
2、预测是对被解释变量样本外的观测值的估计。
参考答案和解析
正确
相关考题：
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
统计检验中的拟合优度检验，用判定系数的R2大小来检验。R2值越接近于0，越表明( )。A.回归方程对样本观测值的拟合程度良好B.总体平方和与回归平方和越接近C.总体平方和与残差平方和越接近D.被解释变量中的信息未被解释的比例就越大E.被解释变量中的信息由解释变量解释的比例就越小此题为多项选择题。请帮忙给出正确答案和分析，谢谢!
下列关于被解释变量的预测置信区间的描述正确的是()。 A.预测置信区间的宽度与样本容量的大小无关B.总体均值和个别值的预测置信区间都以总体均值的点预测为中心C.总体均值的预测置信区间比个别值的预测区间窄D.总体均值和个别值的预测置信区间都在样本均值点处最窄
在大样本条件下，已求得一元线性回归方程，并给定自变量数值X0，做出点估计值$0y。若再结合用2倍值乘以估计标准误Sy，作区间预测，这时预测结果的概率保证程度是( )。A．0.6827B．0.95C．0.9545D．0.9973
在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是()。A:使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小B:使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小C:使得观测值与估计值之间的乘积最小D:使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小
最小二乘法的原理是使得（ ）最小。A.因变量的观测值Yi与自变量的观测值Xi之间的离差平方和B.因变量的观测值Yi与估计值之间的离差平方和C.自变量的观测值Xi与均值之间的离差平方和D.因变量的观测值Yi与均值之间的离差平方和
当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（）。A、各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别B、部分解释变量与随机误差项之间将高度相关C、估计量的精度将大幅度下降D、估计对于样本容量的变动将十分敏感E、模型的随机误差项也将序列相关
总体回归线是指（）A、解释变量X取给定值时，被解释变量Y的样本均值的轨迹。B、样本观测值拟合的最好的曲线。C、使残差平方和最小的曲线。D、解释变量X取给定值时，被解释变量Y的条件均值或期望值的轨迹。
单选题最小二乘法的原理是使得（ ）最小。A 因变量的观测值与自变量的观测值之间的离差平方和B 因变量的观测值与估计值之间的离差平方和C 自变量的观测值与均值之间的离差平方和D 因变量的观测值与均值之间的离差平方和
单选题总体回归线是指（）A解释变量X取给定值时，被解释变量Y的样本均值的轨迹。B样本观测值拟合的最好的曲线。C使残差平方和最小的曲线。D解释变量X取给定值时，被解释变量Y的条件均值或期望值的轨迹。
单选题在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（ ）。[2014年真题]A使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小B使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小C使得观测值与估计值之间的乘积最小D使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小
多选题Goldfeld-Quandt检验法的应用条件是（）A随机误差项服从正态分布B样本容量尽可能大C将排列在中间的约1/4的观测值删除掉D将观测值按解释变量的大小顺序排列E除了异方差外，其它假定条件均满足
判断题当用样本对总体进行估计时，估计量仅与样本单元的观测值有关，与其入样概率无关。A对B错