标准化残差图主要用于直观地判断()。
A: 回归模型的线性关系是否显著
B: 回归系数是否显著
C: 误差项ε服从正态分布的假定是否成立
D: 误差项ε等方差的假定是否成立
A: 回归模型的线性关系是否显著
B: 回归系数是否显著
C: 误差项ε服从正态分布的假定是否成立
D: 误差项ε等方差的假定是否成立
举一反三
- 标准化残差图主要用于直观地判断 未知类型：{'options': ['回归模型的线性关系是否显著', '回归系数是否显著', '误差项[img=9x14]180379d4da95043.png[/img]服从正态分布的假定是否成立', '误差项[img=9x14]180379d4da95043.png[/img]等方差的假定是否成立'], 'type': 102}
- 标准化残差图主要用于直观地判断 未知类型：{'options': ['回归模型的线性关系是否显著', '回归系数是否显著', '误差项[img=9x14]1802e3f0f0b6f1d.png[/img]服从正态分布的假定是否成立', '误差项[img=9x14]1802e3f0f0b6f1d.png[/img]等方差的假定是否成立'], 'type': 102}
- 标准化残差图主要用于直观地判断[input=type:blank,size:4][/input]。 未知类型：{'options': ['\xa0\xa0回归模型的线性关系是否显著', '\xa0\xa0回归系数是否显著', '\xa0\xa0误差项\xa0[tex=0.5x0.786]ux0J/jSeHg2jOmBitEwINg==[/tex]\xa0服从正态分布的假定是否成立', '\xa0\xa0误差项\xa0[tex=0.5x0.786]ux0J/jSeHg2jOmBitEwINg==[/tex]\xa0等方差的假定是否成立'], 'type': 102}
- 在多元线性回归分析中,F检验是用来检验 A: 回归模型的总体线性关系是否显著 B: 回归模型的各回归系数是否显著 C: 样本数据的线性关系是否显著 D: 回归方程的预测结果是否显著
- 如果误差项服从正态分布的假定成立，那么在标准化残差图中，大约有95%的标准化残差落在