回归平方和在总离差平方和中的比重越大，说明（）。
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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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对于同一批数据，在单因素方差分析和双因素方差分析中，其各自的总离差平方和Q（）。
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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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在直线回归分析中，代表依变数y的总平方和中不能由回归关系来说明的平方和部分。8259366141549433afcb906024b2a62d.png
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回归平方和(SSR)值越大,回归方程的贡献和功效越小。
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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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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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在因变量的总平方和中，如果残差平方和所占的比重的大，回归平方和所占的比重小，则两变量之间（)。A、相关程度高
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证明：一元线性回归总离差平方和分解式中：
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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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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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23、在双因素方差分析中，总离差平方和自由度等于因素A的自由度、因素B的自由度、交互作用的自由度、随机误差的自由度相加减去4。