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在因子实验设计分析结果中,以下对于回归效果的度量参数R-sq及R-sq(调整)描述正确的是()
- A、R-sq及R-sq(调整)称为确定系数与调整确定系数
- B、R-sq及R-sq(调整)称为多元全相关系数与调整的多元全相关系数
- C、R-sq及R-sq(调整)越大越好
- D、R-sq及R-sq(调整)越接近越好
参考答案
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考题
对两变量x和y同时进行简单相关分析和简单回归分析,其结果一定是A、r>0,b0C、r>0,b>0D、r=
对两变量x和y同时进行简单相关分析和简单回归分析,其结果一定是A、r>0,b<0B、r<0,b>0C、r>0,b>0D、r=bE、r与b的符号无关
考题
以下关于直线相关与回归的说法中,错误的是A、直线相关分析前,应先绘制散点图B、样本回归系数b
以下关于直线相关与回归的说法中,错误的是A、直线相关分析前,应先绘制散点图B、样本回归系数bC、回归系数越大,则说明两变量x与y间的关系越密切D、同一样本的b和r的假设检验结果相同E、相关系数r=1,必然有Sy×x=0
考题
在一个试验设计的分析问题中,建立响应变量与各因子及交互效应的回归方程可以有两种办法:一种是对各因子的代码值(CodedUnits)建立回归方程;另一种是直接对各因子的原始值(UncodedUnits)建立回归方程。在判断各因子或交互效应是否影响显着时,要进行对各因子回归系数的显着性检验时,可以使用这两种方程中的哪一种?()
A.两种方程检验效果一样,用哪种都可以B.只有用代码值(CodedUnits)回归方程才准确;用原始值(UncodedUnits)回归方程有时判断不准确C.只有用原始值(UncodedUnits)回归方程才准确;用代码值(CodedUnits)回归方程有时判断不准确D.根本用不着回归方程,ANOVA表中结果信息已经足够进行判断
考题
在单因子方差分析中,如果因子A有r个水平,在每一水平下进行m次试验,试验结果用yij表示,i=1,2,…,r;j=1,2,…,m;表示第i水平下试验结果的平均,表示试验结果的总平均,那么误差平方和为( )。
考题
根据某地区1996-2015年的亩产量(公斤,y)、降雨量(毫米、x1)以及气温(度,x2)的统计数据进行回归分析,得到如下结果:
R=0.9193,R2=0.8451,调整R2=0.8269
对于回归方程来说,( )。A.t检验是检验解释变量xi对因变量y的影响是否显著
B.t检验是从回归效果检验回归方程的显著性
C.F检验是检验解释变量xi对因变量y的影响是否显著
D.F检验是从回归效果检验回归方程的显著性
考题
洗洁精厂家相信在洗洁精中肥皂泡沫的含量取决于洗洁精的使用量。在一种新洗洁精的研究中,准备了具有相同形状与体积的7盆水,水温相同,在这7盆水中分别加入不同数量的洗洁精,然后测定其泡沫的高度。其数据结果如下所示:
估计标准误差S=1.998 R-Sq=96.9% R-Sq(adj)=96.3%
回归系数的标准误为()。A.-2.679
B.9.500
C.4.222
D.0.755
考题
给出下列结论: (1)在回归分析中,可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果,R方越大,模型的拟合效果越好; (2)在回归分析中,可用残差平方和判断模型的拟合效果,残差平方和越大,模型的拟合效果越好; (3)在回归分析中,可用相关系数r的值判断模型的拟合效果,r越小,模型的拟合效果越好; (4)在回归分析中,可用残差图判断模型的拟合效果,残差点比较均匀地落在水平的带状区域中,说明这样的模型比较合适.带状区域的宽度越宽,说明模型的拟合精度越高。 以上结论中,正确的有()个A、1B、2C、3D、4
考题
在一个试验设计的分析问题中,建立响应变量与各因子及交互效应的回归方程可以有两种方法:一是对各因子的代码值(CodeUnits)建立回归方程;二是直接对各因子的原始值(UncodedUnits)建立回归方程。在判断各因子或交互作用是否影响显著时,要进行对各因子回归系数的显著性检验,可以使用这两种方法中的哪一种()?A、两种方程检验效果都一样,用哪种都可以B、只有用代码值(CodeUnits)建立的回归方程才准确;用原始值(UncodedUnits)建立的回归方程有时判断不一定准确C、只有用原始值(UncodedUnits)建立的回归方程才准确;用代码值(CodeUnits)建立的回归方程有时判断不一定准确D、根本用不着回归方程,ANOVA表中结果信息已经足够进行判断因子的显著性
考题
在因子实验设计分析结果中,以下对于回归效果的度量参数PRESS及R-sq(预测)描述正确的是()A、PRESS及R-sq(预测)是为了鉴别回归方程是否“虚假”或有异常点B、PRESS是预测的误差平方和C、PRESS通常要比SSE要大些。但如果大得不多,则表明数据点中有特殊地位的点不多,或影响不大,将来用此回归方程作预测结果也比较可信D、R-Sq(预测),通常会比R-Sq要小些,但如果小得不多,则表明数据点中有特殊地位的点不多,或影响不大,将来用此回归方程作预测结果也比较可信
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关于一元线性回归的预测顺序正确的是()。A、输入历史统计数据→回归检验→预测结果分析→计算B、输入历史统计数据→计算→回归检验→输出预测结果分析C、输入历史统计数据→计算回归参数→回归检验→计算→预测结果分析→输出预测结果分析D、输入历史统计数据→计算回归参数→计算→回归检验→预测结果分析→输出预测结果分析
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单选题关于一元线性回归的预测顺序正确的是()。A
输入历史统计数据→回归检验→预测结果分析→计算B
输入历史统计数据→计算→回归检验→输出预测结果分析C
输入历史统计数据→计算回归参数→回归检验→计算→预测结果分析→输出预测结果分析D
输入历史统计数据→计算回归参数→计算→回归检验→预测结果分析→输出预测结果分析
考题
多选题在因子实验设计分析结果中,以下对于回归效果的度量参数R-sq及R-sq(调整)描述正确的是()AR-sq及R-sq(调整)称为确定系数与调整确定系数BR-sq及R-sq(调整)称为多元全相关系数与调整的多元全相关系数CR-sq及R-sq(调整)越大越好DR-sq及R-sq(调整)越接近越好
考题
多选题在因子实验设计分析结果中,以下对于回归效果的度量参数PRESS及R-sq(预测)描述正确的是()APRESS及R-sq(预测)是为了鉴别回归方程是否“虚假”或有异常点BPRESS是预测的误差平方和CPRESS通常要比SSE要大些。但如果大得不多,则表明数据点中有特殊地位的点不多,或影响不大,将来用此回归方程作预测结果也比较可信DR-Sq(预测),通常会比R-Sq要小些,但如果小得不多,则表明数据点中有特殊地位的点不多,或影响不大,将来用此回归方程作预测结果也比较可信
考题
多选题输出的回归结果包括()A回归统计B方差分析C参数估计D残差分析
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