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在某股指期货的回归模型中，若对于变量与的10组统计数据判定系数=0.95，残差平方和为120.53，那么的值为（）。
- A、241.06
- B、2410.6
- C、253.08
- D、2530.8
参考答案
更多 “在某股指期货的回归模型中，若对于变量与的10组统计数据判定系数=0.95，残差平方和为120.53，那么的值为（）。A、241.06B、2410.6C、253.08D、2530.8” 相关考题
考题
逐步回归分析中，当模型中引入新的自变量，则A、总平方和增大，残差平方和减小B、回归平方和增大，残差平方和减小C、回归平方和变化不确定，但残差平方和减小D、回归平方和与残差平方和均增大E、总平方和不变，回归平方和减小
考题
在两个变量y与x的回归模型中，分别选择了四个不同的模型，它们的判定系数R2如下，其中拟合效果最好的为（ ）。A．模型①的相关指数为0.976B．模型②的相关指数为0.776C．模型③的相关指数为0.076D．模型④的相关指数为0.351
考题
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
考题
在大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量》的回归模型中.判定系数R^2 =0. 962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α=0.05）对应的临界值Fα=3. 56.这表明该回归方程（ ）。
Ⅰ.拟合效果很好
Ⅱ.预侧效果很好
Ⅲ.线性关系显著
Ⅳ.标准误差很小A.Ⅱ.Ⅲ
B.Ⅰ.Ⅲ
C.Ⅱ.Ⅳ
D.Ⅲ.Ⅳ
考题
在大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中，判定系数R=O.962,F统计量为256.39，给定显著性水平(α=0.05)对应的临界值Fα=3.56。这表明该回归方程（ ）。
Ⅰ.拟合效果很好
Ⅱ.预测效果很好
Ⅲ.线性关系显著
Ⅳ.标准误差很小
A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
B、Ⅰ.Ⅲ
C、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
D、Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
考题
在大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中．判定系数R2=0．962，F统计量为256．39，给定显著性水平(a=0．05)对应的临界值Fa=3．56。
这表明该回归方程( )。
Ⅰ．拟合效果很好
Ⅱ．预测效果很好
Ⅲ．线性关系显著
Ⅳ．标准误差很小
A.Ⅰ、Ⅱ
B.Ⅰ、Ⅲ
C.Ⅱ、Ⅳ
D.Ⅲ、Ⅳ
考题
大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝功加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中，判断系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平(α=0.05)对临界值为Fα=3.56，这表明回归方程（ ）。A、拟合效果好
B、预测效果好
C、线性关系显著
D、标准误差很小
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
单选题在大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量）的回归模型中，判定系数R2＝0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α＝0.05）对应的临界值Fα＝3.56。这表明该回归方程（ ）。Ⅰ．拟合效果很好Ⅱ．预测效果很好Ⅲ．线性关系显著Ⅳ．标准误差很小A
Ⅰ、ⅡB
Ⅰ、ⅢC
Ⅱ、ⅣD
Ⅲ、Ⅳ
考题
单选题在某股指期货的回归模型中，若对于变量与的10组统计数据判定系数=0.95，残差平方和为120.53，那么的值为（）。A
241.06B
2410.6C
253.08D
2530.8
考题
单选题一元线性回归模型和多元线性回归模型的区别在于只有一个（）。A
因变量B
自变量C
相关系数D
判定系数
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