在实际的回归模型中,未来时期总体回归系数发生变化而造成的误差是发生预测误差的原因之一
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设K为回归模型中的参数个数(包括截距项),n为样本容量,ESS为残差平方和,RSS为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量为()。https://assets.asklib.com/psource/2014110515183124913.jpg
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在回归分析中,根据拟合的数学模型计算出来的、与实际值对应的值,称为()。
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某地区统计近年来用水需求量(亿m3)与地区人口数量(万人)的关系,发现符合一元线性回归模型,回归系数为0.012。若2012年该地区人口为100万,用水总量为1.8亿m3。预计未来两年该地区年平均人口增长速度是1%,则2014年该地区用水需求量为()亿m3。
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多元线性回归模型的检验中,复相关系数的取值范围是()。
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在对一元回归预测模型进行检验时,度量实际值分布在回归直线周围的离散程度的统计量,称为()
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多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。
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F检验只是检验回归模型中各个系数(参数)的显著性,而t检验是检验整个回归关系的显著性。()
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通过回归模型可以预测未来的销售规模。
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在直线回归模型 https://assets.asklib.com/images/image2/2017073010071761425.jpg 中,回归系数 https://assets.asklib.com/images/image2/2017073010072736177.jpg 的大小()。
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在确定地区生产总值和国税收入之间是否可以建立一元线性回归模型时,如果两者之间的相关系数r为(),则两者之间高度相关,可以建立一元线性回归模型。
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()是回归分析中常用的一种方法,选用历史时期的运量和运输成本费用资料,利用模型y=a+bx预测未来成本费用变化。
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香港的立法制度的总体架构,在香港回归前与回归后并未发生变化,只在立法程序上略有变动。()
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在回归分析中,根据数学模型计算出来的与未来对应的理论值,称为()。
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为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著,应该采用()。
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多元线性回归模型中的回归系数为偏回归系数,它反映了当模型中的其它变量不变时,某个解释变量对因变量均值的影响。(2.0分)
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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()。
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给出下列结论:(1)在回归分析中,可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果,R方越大,模型的拟合效果越好;(2)在回归分析中,可用残差平方和判断模型的拟合效果,残差平方和越大,模型的拟合效果越好;(3)在回归分析中,可用相关系数r的值判断模型的拟合效果,r越小,模型的拟合效果越好;(4)在回归分析中,可用残差图判断模型的拟合效果,残差点比较均匀地落在水平的带状区域中,说明这样的模型比较合适.带状区域的宽度越宽,说明模型的拟合精度越高. 以上结论中,正确的有()个.
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【判断题】通过回归模型可以预测未来的销售规模。()
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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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在多元回归模型中,调整后的R2等于相关系数的平方。()
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在一元线性回归方程&375;&7522;=a+bx&7522;中,回归系数b的实际意义是()
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解释概念a.总体回归函数(PRF)b.样本回归函数(SRF)c.随机总体回归函数d.线性回归模型e.随机误差项(u<sub>i</sub>)f.残差项(e<sub>i</sub>)g.条件期望h.非条件期望i.回归系数或回归参数j.回归系数的估计量
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简单线性回归模型:Y=a+bX中,样本的回归系数为:()。
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一元回归分析中,y依x变化的回归系数b的计算公式为()。
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