回归直线拟合的好坏取决于SSR、SSE及SST的大小,其关系是
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回归直线拟合的好坏取决于SSR及SSE的大小()
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反映回归直线拟合优度的指标有()。
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线性回归是对两个具有()的数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程。
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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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线性回归是对任意两个数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程,从而对该指标进行预测。 ( )
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对于一组服从双变量正态分布的资料,经直线相关分析得相关系数r>0,若对该资料拟合回归方程,则其回归系数b()
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对于一组服从双变量正态分布的资料,经直线相关分析得相关系数r=0.9,对该资料拟合回归直线,则其回归系数b值()
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可以测度回归直线对样本数据的拟合程度的指标是()。
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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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回归直线拟合的好坏取决于SSR,SSE及SST的大小,().
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142、因为SST是固定的,SSR越大,表明回归模型拟合的越好,能够更充分地解释因变量Y的变异。
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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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【选择题】:反映回归直线拟合优度的指标有()。
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