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为什么可决系数可以度量模型的拟合优度？在简单线性回归中它与对参数的ｔ检验的关系是什么？

参考答案

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考题 完全多重共线性时，下列判断不正确的是（）。A.参数无法估计B.只能估计参数的线性组合C.模型的拟合程度不能判断D.可以计算模型的拟合程度
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考题 对一元线性回归模型进行拟合优度检验利用的是t统计量。（ ）
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考题 下列关于回归模型的检验说法错误的有（ ）。A.拟和优度检验和方程总体线性的显著性检验的原理相同B.拟和优度高的模型一定比拟和优度低的模型更好，更适用于各种应用C.虽说样本可决系数并没给出具体的临界值对拟和优度的好坏作出判定，但可以根据其与F统计量的关系进行推导判定D.对于一元线性回归模型来说，回归方程的显著性检验与回归参数的显著性检验是一致的E.模型参数的线性约束检验、若干个回归系数同时为零的检验以及方程稳定性检验用到的统计量均为F统计量。
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考题 在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在（ ）。A.异方差 B.序列相关 C.多重共线性 D.高拟合优度
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考题 多元线性回归模型的拟和优度检验的方法有（ ）。A.样本的可决系数B.施瓦茨准则C.F检验D.赤池信息准则E.t检验
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考题 在估计出多元线性回归模型后，思考多元线性回归模型的一系列检验，据此回答以下两题。 这些检验包括回归模型的（ ）A.线性关系显著性检验 B.回归系数显著性检验 C.拟合优度检验 D.自相关和异方差检验
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考题 在估计出多元线性回归模型后，思考多元线性回归模型的一系列检验，据此回答以下两题。 通常用F检验对回归方程的（ ）。A.线性关系显著性 B.回归系数显著性 C.拟合优度 D.自相关和异方差
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考题 分析两个变量之间的相关关系，通常通过（ ）来度量变量之间线性关系的相关程度。A、分析拟合优度 B、观察变量之间的散点图 C、计算残差 D、求解相关系数的大小
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考题 在简单线性回归中，若回归系数β≠0，则所拟合的回归议方程可以用于自变数X可靠地预测依变数Y。
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考题 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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考题 为什么用可决系数R2评价拟合优度，而不是用残差平方和作为评价标准？
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考题 在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？
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考题 下列关于判定系数R2的说法，正确的是（）。A、残差平方和越小，R2越小B、残差平方和越小，R2越大C、R2=1时，模型与样本观测值完全拟合D、R2越接近于1，模型的拟合优度越高E、可决系数的取值范围为0≤R2≤1
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考题 在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在（）。A、异方差B、序列相关C、多重共线性D、高拟合优度
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考题 根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题？
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考题 完全多重共线性时，下列判断不正确的是（）。A、参数无法估计B、只能估计参数的线性组合C、模型的拟合程度不能判断D、可以计算模型的拟合程度
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考题 拟合优度检验不能得出模型总体线性关系在某一显著性水平下是否显著成立的结论。
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考题 多元线性回归中，可决系数R2是评价模型拟合优度好坏的最佳标准。
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考题 检验回归模型的拟合优度的标准是（）A、判定系数B、相关系数C、协方差D、均值
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考题 可决系数是对回归模型拟和程度的综合度量，可决系数越大，模型拟和程度越好
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考题 什么在多元回归中要对可决系数进行修正？
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考题 可决系数是对回归模型拟和程度的综合度量，可决系数越小，模型拟和程度越差
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考题 问答题如何解释多元线性回归系数的含义？如何度量回归方程拟合优度？拟合优度的好坏是否可作为回归方程优劣是重要标志？
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考题 判断题可决系数是对回归模型拟和程度的综合度量，可决系数越大，模型拟和程度越好A 对B 错
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考题 判断题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。A 对B 错
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考题 判断题在简单线性回归中，若回归系数β≠0，则所拟合的回归议方程可以用于自变数X可靠地预测依变数Y。A 对B 错
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考题 判断题可决系数是对回归模型拟和程度的综合度量，可决系数越小，模型拟和程度越差A 对B 错
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