模型中，根据拟合优度R2与F统计量的关系可知，当R2＝0时，有（）
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外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度，最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问，这是最小二乘法的优势理由吗？
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有关系模式R（A，B，C，D，E），根据语义有如下函数依赖集：F={A→C，BC→D，CD→A，AB→E}。 现将关系模式R分解为两个关系模式R1（A，C，D），R2（A，B，E），那么这个分解（）。
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R2的取值范围为：0≤R2≤1，R2越接近-1，拟合效果越好；R2越接近1。拟合效果越差。（）
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如果在熔体中同时引入一种以上的R2O时，粘度比等量的一种R2O高，这种现象为（）。
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当转换开关的可靠度为1时，非工作冗余系统的可靠度为R1，工作冗余系统的可靠度为R2，则R1与R2之间的关系为（）
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根据判定系数R2与F统计量的关系可知，当R2=1时有（）。
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有两个电阻R1与R2，且R1＞R2，当它们串联后接在某电源上，则它们的功率大小关系为（）
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根据某地区2001～2009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，估计结果得到判定系数R2=0.9，回归平方和SSR=90，则估计标准误差为（）。
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根据决定系数R2与F统计量的关系可知，当R2＝1时，有（）。
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异步电动机等效电路中的电阻r与等效归算前的电阻r2的关系为（）。
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两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的相关指数R2如下，其中拟合效果最好的模型是（ ）。
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异步电动机等效电路中的电阻r2与等效归算前的电阻r2的关系为（)。
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最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变量的显著性检验和（）。
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有关系模式R（A，B，C，D，E），根据语义有如下函数依赖集：F={A→C，BC→D，CD→A，AB→E}。现将关系模式R分解为两个关系模式R1（A，C，D），R2（）
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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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（）也称为R2，可以测度回归直线对样本数据的拟合程度。
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最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变量的显著性检验和（）
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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。()
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若随机变量X的取值范围是[0, 1],从该总体中取得了100个数据，要检验“H0:X服从[0,1]的均匀分布”，则可以将[0, 1]等分成5个子区间，统计落在各区间的个数，然后用拟合优度检验法进行检验。
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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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根据决定系数R2与F统计量的关系可知，当R2＝1时，有F＝0。（）
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现研究某公司员工数据，发现员工的年薪受到受教育年限（edu）和职位（pos）的影响，利用数据得出模型年薪Y=-15000+5000 edu+28000pos，其中受教育年限edu为定量变量，职位为定性变量，0表示一般职员，2表示管理者，对该模型进行拟合分析调整后R2为0.8，受教育年限和职位的t检验P值为0.06和0.003，则对于该公司员工年薪说法正确的是（）
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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。
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