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。()
相似题目
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如果评价回归方程拟合效果的指标可决系数等于0.9，说明在因变量的总变差中有10%的变差是由随机因素所致。
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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。
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一元线性回归模型拟合效果的测度方法是（）。
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为什么要计算调整后的可决系数？
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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
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相关系数与可决系数的关系是（）。
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修正的可决系数
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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
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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（）
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反映回归直线拟合优度的指标有（）。
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已知一回归函数的已释方差和未释方差分别为143.45和11.31，则可决系数为（）。
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多元线性回归分析中，可用于评价模型拟合效果的指标有（）
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A模型 https://assets.asklib.com/psource/2015111117202664148.jpg =β0+β1X1i+β2X2i+μi的最小二乘回归结果显示，样本可决系数R2为0.92，样本容量为30，总离差平方和为500，则估计的标准误差为（）。
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多元线性回归分析中，可用于评价模型拟合效果的指标有（）。
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相关系数即为可决系数。
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估计标准误差的数值越小，可决系数的数值越大，说明回归方程拟合程度越高。
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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（）
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可决系数=86.49%时，意味着（）
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可决系数的值越大，则回归方程：56d3e118e4b0dfadae77cd3c.gif
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【选择题】：多元线性回归中，可决系数是评价模型拟合优度好坏的最佳标准。（）
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在一元线性回归的拟合中，得到回归系数(斜率项)-0.30，说明()。
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判定系数与相关系数是两个既有联系又有区别的指标：(甲)判定系数是反映自变量对因变量的影响程度，用于评价回归方程的拟合优度；(乙)相关系数则用于反映变量之间线性关系的密切程度；(丙)相关系数(r)是判定系数的开方，其数值要大于判定系数；(丁)这两系数既能反映正相关，又能反映负相关。
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简答题：多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？ 请在下列选项中选出5个可以用来回答这一问题的选项，给出选项序号即可。【注意：最多选5个选项，多选有倒扣分。给出的选项序号不超过5个的，每选对1个得1分；给出的选项序号超过5个的，在每选对1个得1分的基础上，每超1个倒扣1分。例如：甲同学选了4个选项，其中4个对的，得4*1=4分。乙同学选了5个选项，其中4个对的，得4*1=4分。丙同学选了8个选项，其中4个对的，则得4*1-（8-5）*1=1分。】 A.随机误差项的分布不同 B.解释变量的个数不同 C.基本假设不同 D.满足基本假设条件下参数的OLS估计量的性质不同 E.多元线性回归模型的参数估计更为复杂 F.前者的被解释变量不服从正态分布，后者的被解释变量服从正态分布 G.前者用极大似然法估计参数，后者用普通最小二乘法即可 H.多元线性回归模型的拟合优度检验需要用调整的决定系数，一元线性回归模型的拟合优度检验用的决定系数即可 I.前者主要用于预测，后者主要用于结构分析 J.多元线性
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对两个包含解释变量个数不同的回归模型进行拟合优度比较时，应比较（)的大小。