自变量选择的主要目的是
A: 简化计算
B: 提高模型精度
C: 减少混杂的影响
D: 提高决定系数值
E: 减少残差平方和
A: 简化计算
B: 提高模型精度
C: 减少混杂的影响
D: 提高决定系数值
E: 减少残差平方和
B
举一反三
- 在多元线性回归分析中，若增加回归方程中的自变量个数，则（） A: 回归平方和与残差平方和都增大 B: 回归平方和与残差平方和都减少 C: 总平方和与回归平方和都增大 D: 回归平方增大，残差平方和减少 E: 总平方和与回归平方和都减少
- 逐步回归分析中,若增加引入的自变量,则() A: 回归平方和与残差平方和均增大 B: 回归平方和与残差平方和均减少 C: 总平方和与回归平方和均增大 D: 回归平方和增大,残差平方和减少 E: 总平方和与回归平方和均减少
- 逐步回归分析中,若增加引人的自变量,则 A: 回归平方和与残差平方和均增大 B: 回归平方和与残差平方和均减少 C: 总平方和与回归平方和均增大 D: 回归平方和增大,残差平方和减少 E: 总平方和与回归平方和均减少
- 逐步回归分析中,若增加引入的自变量,则A. 回归平方和与残差平方和均增大B. 回归平方和与残差平方和均减少C. 总平方和与回归平方和均增大D. 回归平方和增大,残差平方和减少
- 逐步回归分析中，当模型中引入新的自变量，则（）。 A: 总平方和增大，残差平方和减小 B: 回归平方和增大，残差平方和减小 C: 回归平方和变化不确定，但残差平方和减小 D: 回归平方和与残差平方和均增大 E: 总平方和不变，回归平方和减小
内容
- 0
在疾病发生危险因素的研究中，采用多变量回归分析的主要目的是（ ）。 A: 节省样本 B: 提高分析效率 C: 克服共线影响 D: 减少异常值的影响 E: 减少混杂的影响
- 1
在疾病发生危险因素的研究中,采用多重线性回归分析的主要目的是 A: 提高分析效率 B: 去除共线性的影响 C: 节约样本 D: 减少混杂因素的影响 E: 减少异常值的影响
- 2
在疾病发生危险因素的研究中，采用多变量回归分析的主要目的是（） A: 节省样本 B: 提高分析效率，接近真实场景 C: 克服共线影响 D: 减少异常值的影响 E: 减少混杂的影响
- 3
在一元线性回归中,决定系数R2是因变量和自变量积差相关系数的() A: 2倍 B: 平方 C: 立方 D: 2倍的平方
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相关分析中的负相关是指() A: 自变量数值增加,因变量数值也增加 B: 自变量数值增加,因变量数值相应减少 C: 自变量数值减少,因变量数值也减少 D: 自变量数值减少,因变量数值相应增加