在回归直线的统计分析中,残差平方和的数学符号为()
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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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计算题:某汽车生产商欲了解广告费用(万元)对销售量(辆)的影响。收集了过去12年的有关数据,通过分析得到:方程的截距为363,回归系数为1.42,回归平方和SSR=1600,残差平方和SSE=450。要求: (1)写出销售量y与广告费用x之间的线性回归方程。 (2)假如明年计划投入广告费用为25万元,根据回归方程估计明年汽车销售量。 (3)计算判定系数R2 ,并解释它的意义。
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在某股指期货的回归模型中,若对于变量与的10组统计数据判定系数=0.95,残差平方和为120.53,那么的值为()。
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回归方程残差的方差是用残差的平方和除以自由度,残差的平方和指的是以下哪项?()
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总变动平方和(SST)、回归平方和(SSR)、回归残差平方和(SSE)三者之间的关系可表示为SST=()。
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总变差平方和SST、回归平方和SSR、回归残差平方和SSE之间的关系是()。
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总体平方和TSS、残差平方和RSS与回归平方和ESS三者的关系是()。
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在k元回归中,n为样本容量,SSE为残差平方和,SSR为回归平方和,则对回归方程线性关系的显著性进行检验时构造的F统计量为()。https://assets.asklib.com/psource/2015101517051733335.jpg
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回归直线是残差平方和最小的一条最佳直线。
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最小平方法是通过使残差平方和最小来估计回归系数的
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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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已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为,估计用样本容量为,则随机误差项的方差估计量为()。
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直线回归系数假设检验,其残差的自由度为
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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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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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5、在线性回归模型中,总偏差平方和、回归平方和、残差平方和的关系等式____________。
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在生产过程中,研究温度y与某物质的质量X的线性回归方程时,收集了l0组数据,求得回归平方和为255.4,残差平方和为27.5,在显著性水平0.05时,的临界值为5.32,则结论是()
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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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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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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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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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41、已知回归平方和SSR=4854,残差平方和SSE=146,则判定系数R^2=
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