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( )。

（名词解析） 拟合优度检验 拟合优度检验和F检验是没有区别的。（ ） 模型中，根据拟合优度与统计量的关系可知，当R2=0时，有（ ）。 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。 为什么用可决系数R2评价拟合优度，而不是用残差平方和作为评价标准？ 拟合优度检验和方程显著性检验之间的联系为( )。 拟合优度检验与方程显著性检验的区别与联系。 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。（ ） 下列关于决定系数R2的说法，正确的有（　　）。Ⅰ．残差平方和越小，R2越小Ⅱ．残差平方和越小，R2越大Ⅲ．R2＝1时，模型与样本观测值完全拟合Ⅳ．R2越接近于0，模型的拟合优度越高 下列关于决定系数R2的说法，正确的有（　　）。Ⅰ残差平方和越小，R2越小Ⅱ残差平方和越小，R2越大ⅢR2=1时，模型与样本观测值完全拟合ⅣR2越接近于0，模型的拟合优度越高 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()。 下列关于决定系数R2的说法，正确的有（）。<br/>Ⅰ．残差平方和越小，R2越小<br/>Ⅱ．残差平方和越小，R2越大<br/>Ⅲ．R2＝1时，模型与样本观测值完全拟合<br/>Ⅳ．R2越接近于0，模型的拟合优度越高 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（） 根据判定系数R2与F统计量的关系可知，当R2=1时有（）。 四格表r2检验，可用于 在多元回归模型中，方程的拟合优度R2越接近0，模型的预测能力会越好。（ ） 判定系数r2表明指标变量之间的依存程度，r2越大表明依存度越小。（） 判定系数r2表明指标变量之间的依存程度，r2越大表明依存度越小。() 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 （　　）。 判定系数r2(上标)表明指标变量之间的依存程度，r2(上标)越大，表明依存度越小。(　　)