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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 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 在一元线性回归分析中,若相关系数为r,回归方程拟合程度最好的是( )。A.r=0.75B.r=-0.97C.R2=0.75D.R2=0.90

考题 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

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 在药物经济学研究中,对多分类的效果数据,可用A、卡方检验B、Cmh检验C、t检验D、非参数检验E、Logistic多元回归分析

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 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 回归模型在近似共线性下参数估计量的方差会增大,方差膨胀因子为1/1-r。( )

考题 在多元回归模型中,模型的拟合优度R2越接近于1,说明模型对于样本预测数据的拟合程度越好,模型的预测效果也会越好。( )

考题 下列属于推断性数据分析方法是()。A、编制频数分布表B、计算集中趋势的度量C、进行假设检验D、参数估计E、线性回归分析

考题 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

考题 在多元回归分析中,检验方程的拟合优度用调整后的R的平方效果更好。

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 ()又称“变异数分析”或“F检验”,是R.A.Fisher发明的。A、回归分析B、方差分析C、因子分析D、聚类分析

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

考题 在实际使用中,多因子相关回归预测法的考虑方面越多,即相关因子越多,预测结果越好。()

考题 在一元线性回归的预测流程中,紧接在“回归检验”之后的程序是( )。A、计算回归参数B、合理计算C、输出预测结果D、预测结果分析

考题 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 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 单选题在一元线性回归的预测流程中,紧接在“回归检验”之后的程序是( )。A 计算回归参数B 合理计算C 输出预测结果D 预测结果分析

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