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
B
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
内容
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多远线性回归模型与一元线性回归模型的区别在于不止一个（） A: 判定系数R^2 B: 估计标准误差 C: 因变量 D: 自变量
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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 A: 解释变量个数根据判定系数的大小决定 B: 判定系数随解释变量个数的增多先增大后减小 C: 判定系数随着解释变量个数的增多而增大 D: 判定系数随着解释变量个数的增多而减小
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中国大学MOOC: 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
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一元线性回归模型和多元线性回归模型的区别在于是否只有一个自变量。
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多元线性回归模型和一元线性回归模型相比，显著不同的基本假设是？