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
A: 因变量
B: 自变量
C: 相关系数
D: 判定系数
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 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
- 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
- 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。