多元线性回归中，下列哪个参数可以检验模型的拟合效果？
A: R方
B: 伪R方
C: 调整R方
D: SIG
A: R方
B: 伪R方
C: 调整R方
D: SIG
举一反三
- 在多元线性回归中，前进法在模型的变量选择，一般选择什么为依据（） A: 调整R方 B: R方 C: 偏F检验 D: F检验
- 两个变量y与x的回归模型中，通常用R方来刻画回归效果，则正确的叙述是（ ）。 A: R方越小，残差平方和大。 B: R方与残差平方和无关。 C: R方越小，残差平方和小。 D: R方越大，残差平方和小。
- 对于多元线性回归模型，通常用（）来检验模型对样本观测值的拟合程度 A: 修正R∧2 B: 标准误差 C: R∧2 D: F检验
- 给出下列结论： （1）在回归分析中，可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果，R方越大，模型的拟合效果越好；（2）在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好；（3）在回归分析中，可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，r越小，模型的拟合效果越好；（4）在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合 A: 1 B: 2 C: 3 D: 4
- 在评价多元线性回归模型拟合程度的时候，我们主要查看（）的数值 A: 修正R B: R C: SSE D: SSR