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中国大学MOOC: 判定系数越大,则回归方程的拟合程度越好。

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中国大学MOOC: 直线回归方程建立起来以后,应该对回归方程作图,并且把散点也放在同一张图形中,这样可以直观了解模型的拟合情况。 中国大学MOOC: 已知回归方程直线的斜率估计值为1.23,样本点的中心为(4,5),则回归直线方程为 中国大学MOOC: 回归方程中未观察到的影响包含在( )中。 该回归方程的多重判定系数为()。   相关系数越大,则估计标准误差的值越大,从而直线回归方程的精确性越低。( ) 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() 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()。 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() 相关系数r越大,则估计标准误差Sxy值越大,从而直线回归方程的精确性越低。() 相关系数r越大,则估计标准误差Se值越大,从而直线回归方程的精确性越低() 相关系数r越大,则估计标准误差Sxy,值越大,从而直线回归方程的精确性越低。() 相关系数r越大,则估计标准误差Se值越大,从而直线回归方程的精确性越低() 中国大学MOOC: 几乎每一个回归方程都在某种程度上存在多重共线性问题。 用判定系数 r 2 测定回归直线拟合程度,r 2 越接近于 1 拟合程度越好,这是因为 (  )。 中国大学MOOC: 可用来进行多元线性回归方程的多参数检验的是( ) 对回归方程的拟合程度进行分析最常用的指标是() 对回归方程的拟合程度进行分析最常用的指标是() 在多元回归方程中,一般用()来判断方程的拟合程度 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(    )。 判定系数R2是说明回归方程拟合度的一个统计量,它的计算公式为()。
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