在具有[tex=0.571x1.0]rFc/sfAAuCOtzhevhoREeA==[/tex] 个自变量的多重回归模型基础上,减少一个自变量，会导致回归平方和的减少。
举一反三
- 多重相关系数 [tex=1.214x1.214]kOo7YUBfHY2eqRiq3FDUeA==[/tex] 的平方根度量了[input=type:blank,size:4][/input]。 未知类型：{'options': ['\xa0[tex=0.571x1.0]rFc/sfAAuCOtzhevhoREeA==[/tex]\xa0个自变量之间的相关程度', '\xa0因变量同\xa0[tex=0.571x1.0]rFc/sfAAuCOtzhevhoREeA==[/tex]\xa0个自变量之间的相关程度', '\xa0因变量之间的相关程度', '\xa0因变量同某个自变量之间的相关程度'], 'type': 102}
- 证明一个 [tex=0.571x1.0]rFc/sfAAuCOtzhevhoREeA==[/tex] 一循环置换的阶是 [tex=0.571x1.0]rFc/sfAAuCOtzhevhoREeA==[/tex].
- 对于[tex=0.571x1.0]rFc/sfAAuCOtzhevhoREeA==[/tex] 变量回归模型, 可以证明方程（7. 5. 6) 中给出的第[tex=8.071x1.357]r2nR6ryBUUX/0Xj3eOQ34ZKwR56FGVHzXXJUgUuA1Rg=[/tex] 偏回归系数 [tex=1.0x1.571]5jW+MWk+PahntruWv+lHnoAwv3IBXEDCmIlnRGu01o8=[/tex]的方差可表示为 :[br][/br][tex=12.714x2.929]iLt6h0UcHTUkOOQSNyECJko2KGPEUz2I85tru3QQwdQM5wVpbijgYIdsq+Vq1QoSuBxiXUztjXGuu3fP4feVgOjThWOiZ64uAvmTthcuUIkKtJOnbcLT5MAJELlbIrd0RLNf3hIPL7MgkDJr46zoiQkDlUf9/g49hbhCJ0+DLCZ8p+9BMx3WrCwFaL2m9gnA[/tex][br][/br]其中[tex=2.357x1.643]27lskPSZdwsC1EHGc9xtStZDVpc+eYbtj46vLSKiawI=[/tex]的方差, [tex=1.786x1.5]XM2rvsvSruZn8qr6QWfJy2Q5DQcwpY9mvFOXSO13E8Q=[/tex] 第[tex=0.571x1.0]rFc/sfAAuCOtzhevhoREeA==[/tex]个解释变量的方差, [tex=3.143x1.5]EoOhnmDG3JM84l2buzOmPoBLyz70Blrhnuh4rhGdru8=[/tex] 对其余 $X$ 变量的回归中的判定系数, [tex=2.571x1.214]SF/HBhWfa4+Jt2ITGnU8eg==[/tex] 对全部 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]变量的回归中的判定系数。[br][/br]如果共线性是完全的，上述公式会 出现什么情况?
- 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
- 把数字[tex=4.5x1.214]GK+NSLRH8xaRJJ8iGzp8YhaLb1JrN4SkQAUcZkIx4uk=[/tex]任意在排成一列, 如果数字 [tex=0.571x1.0]rFc/sfAAuCOtzhevhoREeA==[/tex] 恰好出现在第 [tex=0.571x1.0]rFc/sfAAuCOtzhevhoREeA==[/tex]个位置上,则称有一个匹配，求匹配数的数学期望。