在线性回归模型中，通常用来检验回归模型的统计量一般有三个，分别为【图片】、F值、P值，以下描述正确的是：
A: 一般情况下，越接近1、F值越大（大于在样本容量确定的情况下的F分布的临界值）、P值越小（小于给定的显著性水平），则回归拟合效果越好
B: 一般情况下，越接近1、F值越小（小于在样本容量确定的情况下的F分布的临界值）、P值越大（大于给定的显著性水平），则回归拟合效果越好
C: 一般情况下，越接近1、F值越大（大于在样本容量确定的情况下的F分布的临界值）、P值越大（大于给定的显著性水平），则回归拟合效果越好
D: 一般情况下，越接近0、F值越小（小于在样本容量确定的情况下的F分布的临界值）、P值越大（大于给定的显著性水平），则回归拟合效果越好
A: 一般情况下，越接近1、F值越大（大于在样本容量确定的情况下的F分布的临界值）、P值越小（小于给定的显著性水平），则回归拟合效果越好
B: 一般情况下，越接近1、F值越小（小于在样本容量确定的情况下的F分布的临界值）、P值越大（大于给定的显著性水平），则回归拟合效果越好
C: 一般情况下，越接近1、F值越大（大于在样本容量确定的情况下的F分布的临界值）、P值越大（大于给定的显著性水平），则回归拟合效果越好
D: 一般情况下，越接近0、F值越小（小于在样本容量确定的情况下的F分布的临界值）、P值越大（大于给定的显著性水平），则回归拟合效果越好
举一反三
- 在线性回归模型中，通常用来检验回归模型的统计量一般有三个，分别为[img=21x22]1803c4798efa8cf.png[/img]、F值、P值，以下描述正确的是： A: 一般情况下，[img=21x22]1803c4799752030.png[/img]越接近1、F值越大（大于在样本容量确定的情况下的F分布的临界值）、P值越小（小于给定的显著性水平），则回归拟合效果越好 B: 一般情况下，[img=21x22]1803c4799752030.png[/img]越接近1、F值越小（小于在样本容量确定的情况下的F分布的临界值）、P值越大（大于给定的显著性水平），则回归拟合效果越好 C: 一般情况下，[img=21x22]1803c4799752030.png[/img]越接近1、F值越大（大于在样本容量确定的情况下的F分布的临界值）、P值越大（大于给定的显著性水平），则回归拟合效果越好 D: 一般情况下，[img=21x22]1803c4799752030.png[/img]越接近0、F值越小（小于在样本容量确定的情况下的F分布的临界值）、P值越大（大于给定的显著性水平），则回归拟合效果越好
- 在线性回归模型中，通常用来检验回归模型的统计量一般有三个，分别为[img=21x22]17de7f987e6a2d5.png[/img]、F值、P值，以下描述正确的是： 未知类型：{'options': ['一般情况下，[img=21x22]17de7f987e6a2d5.png[/img]越接近1、F值越大（大于在样本容量确定的情况下的F分布的临界值）、P值越小（小于给定的显著性水平），则回归拟合效果越好', '一般情况下，[img=21x22]17de7f987e6a2d5.png[/img]越接近1、F值越小（小于在样本容量确定的情况下的F分布的临界值）、P值越大（大于给定的显著性水平），则回归拟合效果越好', '一般情况下，[img=21x22]17de7f987e6a2d5.png[/img]越接近1、F值越大（大于在样本容量确定的情况下的F分布的临界值）、P值越大（大于给定的显著性水平），则回归拟合效果越好', '一般情况下，[img=21x22]17de7f987e6a2d5.png[/img]越接近0、F值越小（小于在样本容量确定的情况下的F分布的临界值）、P值越大（大于给定的显著性水平），则回归拟合效果越好'], 'type': 102}
- 回归结果中的F值越大,说明模型拟合效果越好。()
- 用F分布进行多元线性回归模型进行显著性检验时，若F值小于F0.01，但大于 F0.05， 也就是F值在F0.01和F0.05之间，则反映线性回归在0.05水平上显著。
- 关于回归模型的总效果的度量，以下（）说法是正确的。 A: S值越小越好 B: R-Sq调整值与R-Sq越接近越好 C: 回归对应的P值越接近1越好 D: R-Sq越大越好