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可决系数R平方的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响。


参考答案和解析
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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

考题 反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是()。A.总体平方和B.回归平方和C.残差平方和

考题 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

考题 判定系数2R的大小不受回归模型中所包含的解释变量个数的影响。

考题 将一年四个季度对被解释变量的影响引入到包含截距项的回归模型当中,则需要引入虚拟变量的个数为()A.5B.4C.3D.2

考题 在一元线性回归模型中,已知观测值的个数是50,回归平方和为29860,总离差平方和为33860,则自变量和因变量间的Pearson相关系数可能是 ( ).A0.8819B0.8819C0.8604D-0.9391

考题 设k为回归模型中的解释变量的个数,n为样本容量,RSS为残差平方和,ESS为回归平方和。则对其总体回归模型进行方程显著性检验时构造的F统计量为( )。

考题 在线性回归模型中,可决系数 R2的取值范围是( )。

考题 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。

考题 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。

考题 反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是()。A、总体平方和B、回归平方和C、残差平方和

考题 样本可决系数高的回归方程一定比样本可决系数低的回归方程更能说明解释变量对被解释变量的解释能力。

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

考题 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。

考题 反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是()。A、总离差平方和B、回归平方和C、残差平方和D、可决系数

考题 将一年四个季度对被解释变量的影响引入到包含截距项的回归模型当中,则需要引入虚拟变量的个数为()A、5B、4C、3D、2

考题 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

考题 回归模型的决定系数R2=1,反映了( )。A、回归直线可以解释因变量的所有变化B、回归直线可以解释因变量的部分变化C、回归直线无法解释因变量的变化D、回归模型拟合效果较差

考题 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

考题 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

考题 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。

考题 判断题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A 对B 错

考题 单选题将一年四个季度对被解释变量的影响引入到包含截距项的回归模型当中,则需要引入虚拟变量的个数为()A 5B 4C 3D 2

考题 单选题回归模型的决定系数R2=1,反映了( )。A 回归直线可以解释因变量的所有变化B 回归直线可以解释因变量的部分变化C 回归直线无法解释因变量的变化D 回归模型拟合效果较差

考题 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

考题 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(  )。A 10B 100C 90D 81

考题 判断题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A 对B 错

考题 判断题判定系数2R的大小不受回归模型中所包含的解释变量个数的影响。A 对B 错