线性回归模型中，对于拟合优度[img=21x22]1803497414acea5.png[/img]描述正确的是：
A: 拟合优度[img=21x22]180349741cff61b.png[/img]取值范围为[0,1]
B: 在线性回归模型中，一般拟合优度[img=21x22]180349741cff61b.png[/img]越接近1，说明模型拟合效果越好，回归越显著
C: 拟合优度[img=21x22]180349741cff61b.png[/img]通常等于回归平方和与总体平方和的比值
D: 在线性回归模型中，一般拟合优度[img=21x22]180349741cff61b.png[/img]越接近0，说明模型拟合效果越好，回归越显著
A: 拟合优度[img=21x22]180349741cff61b.png[/img]取值范围为[0,1]
B: 在线性回归模型中，一般拟合优度[img=21x22]180349741cff61b.png[/img]越接近1，说明模型拟合效果越好，回归越显著
C: 拟合优度[img=21x22]180349741cff61b.png[/img]通常等于回归平方和与总体平方和的比值
D: 在线性回归模型中，一般拟合优度[img=21x22]180349741cff61b.png[/img]越接近0，说明模型拟合效果越好，回归越显著
举一反三
- 线性回归模型中，对于拟合优度【图片】描述正确的是： A: 拟合优度取值范围为[0,1] B: 在线性回归模型中，一般拟合优度越接近1，说明模型拟合效果越好，回归越显著 C: 拟合优度通常等于回归平方和与总体平方和的比值 D: 在线性回归模型中，一般拟合优度越接近0，说明模型拟合效果越好，回归越显著
- 拟合优度[img=21x22]180399f7955d3cb.png[/img]的值越大，说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越强
- 衡量回归模型的拟合效果可使用决定系数[img=21x22]1803b53d842b2f2.png[/img]，[img=21x22]1803b53d8c5176d.png[/img]越小，回归模型拟合效果越好。
- 两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的拟合优度指标[img=21x22]18039ff96840436.png[/img]值如下 ，其中拟合效果最好的模型是( ) A: 模型1的[img=21x22]18039ff970f91cc.png[/img]为0.98 B: 模型2的[img=21x22]18039ff970f91cc.png[/img]为0.80 C: 模型3的[img=21x22]18039ff970f91cc.png[/img]为0.50 D: 模型4的[img=21x22]18039ff970f91cc.png[/img]为0.25
- 线性回归模型的拟合优度越大越好