拟合优度检验
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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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用于说明回归方程中拟合优度的统计量主要是()
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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()A又称为判定系数B取值在0和1之间C越接近于1表示拟合效果越好D以上均正确
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反映回归直线拟合优度的指标有()。AA.相关系数BB.回归系数CC.样本决定系数DD.回归方程的标准差EE.剩余变差(或残差平方和)
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二项分布的拟合优度检验有什么实际意义?
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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()。A方程的显著性检验B多重共线性检验C异方差性检验D预测检验