在多元线性回归分析中，应变量总离均差平方和可以分解为回归平方和与残差平方和两部分，残差系指（ ）.
未知类型：{'options': ['观察值[tex=0.857x1.214]qgWdCI5tx/Xw+ClInqPMNw==[/tex] 与估计值 [tex=0.857x1.5]uy9wCWVtXE2vRCn6EXZ89w==[/tex] 之差', '\xa0观察值 [tex=0.857x1.214]qgWdCI5tx/Xw+ClInqPMNw==[/tex] 与平均值[tex=0.643x1.143]8HJP3oYekKf2ka+j2RTI9g==[/tex] 之差[br][/br]', '估计值 [tex=0.857x1.5]uy9wCWVtXE2vRCn6EXZ89w==[/tex] 与平均值 [tex=0.643x1.143]8HJP3oYekKf2ka+j2RTI9g==[/tex] 的平方和之差[br][/br]', '\xa0观察值 [tex=0.857x1.214]qgWdCI5tx/Xw+ClInqPMNw==[/tex]与平均值 [tex=0.643x1.143]8HJP3oYekKf2ka+j2RTI9g==[/tex] 之差的平方和[br][/br]', '\xa0观察值 [tex=0.857x1.214]qgWdCI5tx/Xw+ClInqPMNw==[/tex] 与估计值 [tex=0.857x1.5]uy9wCWVtXE2vRCn6EXZ89w==[/tex] 之差的平方和[br][/br]'], 'type': 102}
未知类型：{'options': ['观察值[tex=0.857x1.214]qgWdCI5tx/Xw+ClInqPMNw==[/tex] 与估计值 [tex=0.857x1.5]uy9wCWVtXE2vRCn6EXZ89w==[/tex] 之差', '\xa0观察值 [tex=0.857x1.214]qgWdCI5tx/Xw+ClInqPMNw==[/tex] 与平均值[tex=0.643x1.143]8HJP3oYekKf2ka+j2RTI9g==[/tex] 之差[br][/br]', '估计值 [tex=0.857x1.5]uy9wCWVtXE2vRCn6EXZ89w==[/tex] 与平均值 [tex=0.643x1.143]8HJP3oYekKf2ka+j2RTI9g==[/tex] 的平方和之差[br][/br]', '\xa0观察值 [tex=0.857x1.214]qgWdCI5tx/Xw+ClInqPMNw==[/tex]与平均值 [tex=0.643x1.143]8HJP3oYekKf2ka+j2RTI9g==[/tex] 之差的平方和[br][/br]', '\xa0观察值 [tex=0.857x1.214]qgWdCI5tx/Xw+ClInqPMNw==[/tex] 与估计值 [tex=0.857x1.5]uy9wCWVtXE2vRCn6EXZ89w==[/tex] 之差的平方和[br][/br]'], 'type': 102}
举一反三
- 判断以下命题对错，并给出原因。[br][/br]如果你将[tex=0.857x1.214]qgWdCI5tx/Xw+ClInqPMNw==[/tex] 对[tex=0.857x1.5]QqgLfrDRndljMbvPNvt6Xg==[/tex]回归（即实际的 [tex=0.643x1.0]jDVSpgNhHe+VJmgvx3gg1Q==[/tex]对估计的 [tex=0.643x1.0]jDVSpgNhHe+VJmgvx3gg1Q==[/tex] 回归），那么截距和斜率的值分别为 0 和 1 。
- 下列关于回归平方和的说法，正确的有 未知类型：{'options': ['自变量的变动对因变量的影响引起的变差', '无法用回归方程解释的离差平方和', '估计值 [tex=0.643x1.286]NcYLMrWHJslgRbPLyQlTDQ==[/tex]与平均值[tex=0.5x1.071]2mjD4MLmyoghdj1lW4qNgA==[/tex] 离差的平方和', '实际值Y与平均值[tex=0.5x1.071]2mjD4MLmyoghdj1lW4qNgA==[/tex]离差的平方和', '总离差平方和与残差平方和之差'], 'type': 102}
- 一个消费分析者论证了消费函数[tex=5.143x1.214]SGRFI2sqJ+MGDiakdh8gO1KtkxTO95N2Qp2iSEmXo3Q=[/tex] 是无用的, 因为散点图 上的点[tex=3.0x1.357]gaYbNVYSOHnGvLnl+edWd9vy9Hfk/puJvDkL43o55BI=[/tex] 不在直线[tex=5.143x1.214]SGRFI2sqJ+MGDiakdh8gO1KtkxTO95N2Qp2iSEmXo3Q=[/tex]上。他还注意到, 有时 [tex=0.857x1.214]qgWdCI5tx/Xw+ClInqPMNw==[/tex]上升但 [tex=1.0x1.214]Cv+3TOHlH3lcuV1UxNRqlg==[/tex]下降。 因此他下结论: [tex=1.0x1.214]Cv+3TOHlH3lcuV1UxNRqlg==[/tex] 不是 [tex=0.857x1.214]qgWdCI5tx/Xw+ClInqPMNw==[/tex]的函数。请你评价他的论据(这里 [tex=1.0x1.214]Cv+3TOHlH3lcuV1UxNRqlg==[/tex] 是消费, [tex=0.857x1.214]qgWdCI5tx/Xw+ClInqPMNw==[/tex] 是收入)。
- 一个消费分析者论证了消费函数 [tex=4.357x1.214]j9371zUr97BRXbT7BPNmRmcMFC7kBqHkORq8oa8CpIk=[/tex] 是无用 的,因为散点图上的点[tex=3.0x1.357]+Z9MoieHgfJXLhZf1d1ATDFLZFrjoWgrTxqwG/JbAyE=[/tex]不在直线 [tex=4.357x1.214]j9371zUr97BRXbT7BPNmRmcMFC7kBqHkORq8oa8CpIk=[/tex] 上。他还注意 到,有时 [tex=0.857x1.214]qgWdCI5tx/Xw+ClInqPMNw==[/tex]上升但 [tex=1.0x1.214]Cv+3TOHlH3lcuV1UxNRqlg==[/tex] 下降。因此他下结论: [tex=1.0x1.214]Cv+3TOHlH3lcuV1UxNRqlg==[/tex] 不是 [tex=0.857x1.214]qgWdCI5tx/Xw+ClInqPMNw==[/tex] 的函数。请 你评价他的论据。（这里 [tex=1.0x1.214]Cv+3TOHlH3lcuV1UxNRqlg==[/tex] 是消费, [tex=0.857x1.214]qgWdCI5tx/Xw+ClInqPMNw==[/tex] 是收入。)
- 在有交互作用的方差分析中离差平方和的分解公式为 未知类型：{'options': ['[tex=12.643x1.286]yZzHGHEhU4wSsGRF2onA8bMuCvqu7t85k0WyqoqXM3Y=[/tex][br][/br][br][/br]', '\xa0[tex=9.429x1.286]csToS2dQdX50jJK/H8dhk1kLDE1Nk/epNVOan9DUd2Q=[/tex]', '[tex=11.857x1.286]xvh783vmYsD8BCP7grD7oIkBcbvICPEzuC/2JbS0Qz0=[/tex]', '\xa0[tex=15.857x1.286]yZzHGHEhU4wSsGRF2onA8VRYU+ahgcC8k6vbI3rAnBLR5X+UBWiM5bJo0KtxE36N[/tex]'], 'type': 102}