回归模型的决定系数R2=1,反映了()。
- A回归直线可以解释因变量的所有变化
- B回归直线可以解释因变量的部分变化
- C回归直线无法解释因变量的变化
- D回归模型拟合效果较差
回归模型的决定系数R2=1,反映了()。
决定系数,也称R2,可以测度回归直线对样本数据的拟合程度,决定系数的取值在0到1之间,大体上说明了回归模型所能解释的因变蛩变化占因变量总变化的比例。决定系数越高,模型的拟合效果越好,即模型解释因变量的能力越强。如果说有观测点都落在回归直线点,R2=1,说明回归直线可以解释因变量的所有变化。
1、在回归模型中,随机误差项反映了自变量对因变量的影响。( )
在回归模型中,随机误差项反映了自变量对因变量的影响。( )A正确B错误
在回归模型?=β0+β1+ε中,ε反映的是()。A由于x的变化引起的y的线性变化部分B由于y的变化引起的x的线性变化部分C除x和y的线性关系之外的随机因素对y的影响D由于x和y的线性关系对y的影响
3、根据决定系数R2与F统计量的关系可知,当R2=1时,有()。
根据决定系数R2与F统计量的关系可知,当R2=1时,有()。AA.F=1B.F=-1C.F=0D.F=∞
多元线性回归模型中的回归系数β2表示()A当χ2=0时,y的期望值Bχ2变动一单位时y的变动额Cχ2变动一单位时y的平均变动量D在其他条件不变的情况下,χ2变动一...
5、一元线性回归模型中,x,y之间的线性相关的程度越小,r2()
一元线性回归模型中,x,y之间的线性相关的程度越小,r2()A越接近于1B越接近于0C越接近于3D越接近于-1
6、对于多元线性回归模型,为什么在进行了总体显著性F检验之后,还要对每个回归系数
对于多元线性回归模型,为什么在进行了总体显著性F检验之后,还要对每个回归系数进行是否为0的t检验?