拟合优度检验

拟合优度检验中，回归平方和占的比重越大，判定系数也越大（） 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。（ ） 反映回归直线拟合优度的指标有（ ）。 衡量Logit模型的拟合优度应该采用() 模型的拟合优度不是判断模型质量的唯一标准，为了追求模型的经济意义，可以牺牲一点拟合优度。（） 说明回归方程拟合优度的统计是 评价回归直线方差拟合优度的指标是（） 评价回归直线方程拟合优度如何的指标有（）。 评价回归直线方程拟合优度如何的指标有（ ） 说明回归方程拟合优度的统计量是( ） 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。 对于拟合优度检验，在试验规模大时，否定零假设的意义大，接受零假设的意义不大（） 说明回归方程拟合优度的统计量主要是 说明回归方程拟合优度的统计量主要是（） 统计检验中的拟合优度检验，用判定系数的R2大小来检验。R2值越接近于0，越表明( )。 回归方程的拟合优度的判定系数R2为( )。 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。 残差图、均方误差（MSE）、拟合优度（R^2）都可以用来评价回归模型的拟合效果。   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？ 下列关于多元线性回归方程的拟合优度的说法，正确的是（）