一元线性回归中，真实值与预测值的差称为样本的（ ）。
A: 误差
B: 方差
C: 测差
D: 残差
A: 误差
B: 方差
C: 测差
D: 残差
举一反三
- 回归分析关于残差的接受,下列错误的是 A: 残差无法解释的那部分Y的变异 B: 残差是预测值和真实值的差别 C: 残差越大模型越好 D: 最小二乘法计算回归系数,和残差有很大关系。
- 测量值与（）之差的这种测量误差称为残余误差，简称残差。 A: A测量值 B: B真实值 C: C测量误差 D: D算术平均值
- 关于线性回归模型的残差，下述哪个说法是不正确的（ ）？ A: 残差是观测值减去拟合值。 B: 不同观测的残差之间是相互独立的。 C: 标准化残差是将残差除以模型的标准误差的估计值。 D: 删除残差是观测值减去拟合值，其中的拟合值由该观测值不参与的线性模型所得。
- 状态估计结果的残差是指（）。 A: 估计值与实际值的差 B: 估计值与量测值的差 C: 量测值与实际值的差 D: 估计结果与上一次估计结果的差
- 回归分析中，一定要对残差是否正常进行分析，下列（）图可观察残差是否等方差。 A: 残差的正态概率图 B: 残差对自变量的散点图 C: 残差对拟合值的散点图 D: 残差直方图