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根据某地区2005-2015年农作物种植面积(X)与农作物产值(Y),可以建立一元线性回归模型,估计结果得到判定系数R=0.9,回归平方和ESS=90,则回归模型的残差平方和RSS为( )。
A、10
B、100
C、90
D、81
B、100
C、90
D、81
参考答案
参考解析
解析:
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考题
根据某地区2006~2014年农作物种植面积(X)与农作物产值(Y),可以建立一元线性回归模型,估计结果得到判定系数R2=0.9,回归平方和SSR=90,则估计标准误差为( )。A.1.195B.1.291C.3.162D.3.5R6
考题
根据某地区2008—2016年农作物种植面积(X)与农作物产值(Y),可以建立一元线性回归模型,估计结果得到判定系数R2=0.9,回归平方和SSR=90,则估计标准误差为()。A.1.195
B.1.291
C.3.162
D.3.586
考题
回归模型中,总离差平方和(TSS)、回归平方和(ESS)、残差平方和(RSS)的关系是( )。A.RSS=ESS+TSS
B.TSS=ESS+RSS
C.ESS=TSS+RSS
D.TSS=RSS-ESS
考题
某分析师建立了一元线性回归模型为 C i =β0 +β 1 Y i +u i ,根据已知样本,得到如下估计方程:
(回答71-72题)
在显著性水平α =0.05 的条件下,对于该一元回归模型的回归系数显著性分析正确的是( )。
考题
计算题:某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响,收集了16个地区的数据,并对x、y进行线性回归分析,得到:方程的截距为280,回归系数为1.6,回归平方和SSR=1503000,残差平方和SSE=38000。 要求: (1)写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 (2)假如广告费用投入80000元,根据回归方程估计商品的销售量。 (3)计算判定系数R2,并解释它的意义。
考题
一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi的最小二乘回归结果显示,残差平方和RSS=40.32,样本容量n=25,则回归模型的标准差σ为()。A、1.270B、1.324C、1.613D、1.753
考题
计算题:某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响,收集了20个地区的数据,并对x、y进行线性回归分析,得到:方程的截距为364,回归系数为1.42,回归平方和SSR=1602708.6,残差平方和SSE=40158.07。要求: (1)写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 (2)假如广告费用投入50000元,根据回归方程估计商品销售量。 (3)计算判定系数R2,并解释它的意义。
考题
单选题两个变量与x的回归模型中,通常用R2来刻画回归的效果,则正确的叙述是()A
R2越小,残差平方和越小B
R2越大,残差平方和越大C
R2与残差平方和无关D
R2越小,残差平方和越大
考题
单选题根据某地区2005~2015年农作物种植面积(x)与农作物产值(y),可以建立一元线性回归模型,估计结果得到可决系数R2=0.9,回归平方和ESS=90,则回归模型的残差平方和RSS为( )。A
10B
100C
90D
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考题
单选题根据某地区2010 - 2018年农作物种植面积(x)与农作物产值(Y),可以建立一元线性回归模型,估计结果得到判定系数R²=0.9,回归平方和SSR =90,则估计标准误差为( )。A
1.195B
1.291C
3.162D
3.586
考题
单选题对模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+mi的最小二乘回归结果显示,R2为0.92,总离差平方和为500,则残差平方和RSS为( )。A
10B
40C
80D
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