线性回归的残差平方和 RSS反映了（ ）
A: 因变量观测值总变差的大小
B: 因变量回归估计值总变差的大小
C: 因变量观测值与估计值之间的总变差
D: Y关于X的边际变化
A: 因变量观测值总变差的大小
B: 因变量回归估计值总变差的大小
C: 因变量观测值与估计值之间的总变差
D: Y关于X的边际变化
举一反三
- 多元线性回归分析中的 ESS反映了 A: 因变量观测值与估计值之间的总变差 B: 因变量回归估计值总变差的大小 C: 因变量观测值总变差的大小 D: Y关于X 的边际变化
- 多元线性回归分析中，ESS反映了？（） A: 因变量观测值总变差的大小 B: 因变量回归估计值总变差的大小 C: 因变量观测值与估计值之间的总变差 D: 关于YX的编辑变化
- 多元线性回归分析中的RSS(残差平方和)反映了( )。 A: 应变量观测值的总变差 B: 应变量回归估计值的总变差 C: 应变量观测值与估计值之间的总变差 D: 自变量观测值的总变差
- 多元线性回归分析中的 ESS(解释平方和)反映了( )。 A: 应变量观测值总变差的大小 B: 应变量回归估计值总变差的大小 C: 应变量观测值与估计值之间的总变差 D: Y关于X的边际变化
- 最小二乘法的原理是使得()最小。 A: 因变量的观测值可变量的观测值之间的离差平方和 B: 因变量的观测值与估计值之间的离差平方和 C: 自变量的观测值与均值之间的离差平方和 D: 因变量的观测值与平均值之间的离差平方和