一元线性回归模型和多元线性回归模型的区别在于
A: 因变量的个数不同
B: 自变量的个数不同
C: 相关系数的大小不同
D: 判定系数的大小不同
A: 因变量的个数不同
B: 自变量的个数不同
C: 相关系数的大小不同
D: 判定系数的大小不同
举一反三
- 一元线性回归模型与多元线性回归模型的区别在于【】 A: 因变量 B: 自变量 C: 相关系数 D: 判定系数
- 一元线性回归模型与多元线性回归模型的区别在于只有一个( )。 A: 因变量 B: 自变量 C: 相关系数r D: 判定系数r<sup>2</sup>
- 一元线性回归模型和多元线性回归模型的区别在于只有一个（ ） A: 因变量 B: 自变量 C: 相关系数 D: 回归系数
- 多元线性回归模型与一元线性回归模型的区别表现在( )。 A: 解释变量的个数不同 B: 模型的经典假设不同 C: 模型的经典假设相同 D: 多元线性回归模型的参数估计式的表达更为复杂。
- 在多元线性回归模型中，判定系数与解释变量个数的关系是