证明：一元线性回归总离差平方和分解式中：
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用一元线性回归法能精确地将混合成本分解成为固定和变动两个部分。
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总离差平方和ST是描述所有数值集中程度的数量指标。
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总离差平方和TSS
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在因变量的总离差平方和中，如果回归和所占的比例越大，则两变量之间（）
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总离差平方和
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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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在因变量的总离差平方和中，如果回归平方和所占的比例越小，则自变量和因变量之间相关程度越（）
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设单因素方差分析中误差项离差平方和为125.00，水平项离差平方和为375，那么总离差平方和为（）
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在因变量的总离差中，若回归离差比重大，剩余离差比重小。则自变量和因变量（）。
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样本决定系数等于残差平方和与总离差平方和之比，记为r2。
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在单因素方差分析中，已知总离差平方和的自由度为24，水平项离差平方和的自由度为7，那么误差项离差平方和的自由度为（）
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回归直线的总离差平方和可表示为（）。
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对于线性回归，在因变量的总离差平方和中，如果回归平方和所占比例越大，那么两个变量之间相关程度越（）
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回归平方和在总离差平方和中的比重越大，说明（）。
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根据两个变量的l8对观测数据建立一元线性回归方程。在对回归方程作检验时，残差平方和的自由度为（）。
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总离差平方和ST是描述（）数值离散程度的数量指标。
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总离差平方和可以分解为回归平方和和残差平方和。
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在一元线性回归中，回归平方和是（）。
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对模型yi＝β0＋β1χ1i＋β2χ2i＋μi的最小二乘回归结果显示，R2为0.92，总离差平方和为500，则残差平方和RSS为（）。
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一元线性回归的估计标准误差计算公式中，n-2是残差平方和的自由度。（）
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10、如果总离差平方和的自由度为10，误差项离差平方和的自由度为4，那么水平数为（）。
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6、一元线性回归方程中，若R的平方=1，则意味着
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8、如果总离差平方和为50，水平项离差平方和为20，那么误差项离差平方和等于（）。
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在估计线性回归模型时,可以将总平方和分解为回归平方和与残差平方各,其中回归平方和表示（）
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