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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一元线性回归模型拟合效果的测度方法是()。
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非线性误差的大小是以一拟合直线作为基准直线计算出来的,基准直线不同,所得出的线性度就不一样。
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线性回归时,在各点的坐标为已知的前提下,要获得回归直线的方程就是要确定该直线的()。
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下列关于多元线性回归方程的拟合优度的说法,正确的是()
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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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确定回归直线y=a+bx,运用线性回归分析法进行财务预测的关键是()。
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评价回归直线方程拟合优度如何的指标有()。
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在一元线性回归分析中,若相关系数为r,回归方程拟合程度最好的是()。
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多元线性回归分析中,可用于评价模型拟合效果的指标有()
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测度回归直线对样本数据的拟合程度的指标是()。
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多元线性回归分析中,可用于评价模型拟合效果的指标有()。
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在线性相关条件下,研究两个和两个以上自变量对两个以上因变量的数量变化关系,称为多元线性回归分析。
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对于一元线性回归,判定系数R²越趋近于0,说明拟合效果越好;R²越趋近于1,说明拟合效果越差;
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在一元线性回归中,判定系数R²反映直线的拟合程度
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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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在一元线性回归的拟合中,得到回归系数(斜率项)-0.30,说明()。
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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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非线性误差的大小与拟合直线无关。
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判定系数与相关系数是两个既有联系又有区别的指标:(甲)判定系数是反映自变量对因变量的影响程度,用于评价回归方程的拟合优度;(乙)相关系数则用于反映变量之间线性关系的密切程度;(丙)相关系数(r)是判定系数的开方,其数值要大于判定系数;(丁)这两系数既能反映正相关,又能反映负相关。
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什么叫非线性度、定度曲线和拟合直线?如何表示?拟合直线的方法有哪些?
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假设你在训练一个线性回归模型,有下面两句话: 如果数据量较少,容易发生过拟合。 如果假设空间较小,容易发生过拟合。 关于这两句话,下列说法正确的是?
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在对两个变量x,y进行线性回归分析时,有下列步骤: 1所求出的回归直线方程作出解释; 2收集数据; 3求线性回归方程; 4求未知参数; 5根据所搜集的数据绘制散点图。 如果根据可行性要求能够作出变量,x,y具有线性相关结论,则在下列操作中正确的是()
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