在多元回归分析中，通常需要计算调整的多重判定系数 [tex=1.214x1.5]c1Npgavg6RHYl+xTJ5a7CQ==[/tex], 这样可以避 免 [tex=1.214x1.5]c1Npgavg6RHYl+xTJ5a7CQ==[/tex] 的值[input=type:blank,size:4][/input]。
A: 由于模型中自变量个数的增加而越来越接近 1
B: 由于模型中自变量个数的增加而越来越接近 0
C: 由于模型中样本容量的增加而越来越接近 1
D: 由于模型中样本容量的增加而越来越接近 0
A: 由于模型中自变量个数的增加而越来越接近 1
B: 由于模型中自变量个数的增加而越来越接近 0
C: 由于模型中样本容量的增加而越来越接近 1
D: 由于模型中样本容量的增加而越来越接近 0
举一反三
- 在多元回归分析中,通常需要计算调整的多重决定系数Ra2,这样可以避免R2的值()。 A: 由于模型中自变量个数的增加而越来越接近1 B: 由于模型中自变量个数的增加而越来越接近0 C: 由于模型中样本量的增加而越来越接近1 D: 由于模型中样本量的增加而越来越接近0
- 【单选题】在多元线性回归分析中,通常需要计算修正的判定系数 ,这样可以避免判定系数 ( ) A. 由于模型中自变量个数的增加而越来越接近于0 B. 由于模型中样本量的增加而越来越接近于0 C. 由于模型中样本量的增加而越来越接近于1 D. 由于模型中自变量个数的增加而越来越接近于1
- 在回归估计中，自变量的取值 [tex=0.929x1.0]mQGdf3XTfQx0Qped0rrM9g==[/tex] 越远离其平均值 [tex=0.571x0.857]nx1Jdx4C51IPKRU1K1uA8g==[/tex]，求得的 [tex=0.5x1.0]yBR4oiFoTexGaFalQ7m8kg==[/tex] 的预测区间[input=type:blank,size:4][/input]. A: 越宽 B: 越空 C: 越准确 D: 越接近实际值
- 在多元线性回归中，通常采用调整的 [tex=1.214x1.214]kOo7YUBfHY2eqRiq3FDUeA==[/tex] 来评价模型的拟合程度，这是为了[input=type:blank,size:4][/input]. 未知类型：{'options': ['\xa0\xa0提高模型的拟合程度', '\xa0\xa0降低模型的拟合程度', '\xa0\xa0避免\xa0[tex=1.214x1.214]kOo7YUBfHY2eqRiq3FDUeA==[/tex]\xa0随着引入模型中自变量的个数的增加而趋于\xa00', '\xa0\xa0避免\xa0[tex=1.214x1.214]kOo7YUBfHY2eqRiq3FDUeA==[/tex]\xa0随着引入模型中白变量的个数的增加而趋于\xa01'], 'type': 102}
- 在多元线性回归模型中，若自变量 [tex=0.857x1.0]l7ziQUB2lQg4WPE3STkrFw==[/tex] 对因变量 [tex=0.5x1.0]yBR4oiFoTexGaFalQ7m8kg==[/tex] 的影响不显著，那么它的回归系数 [tex=0.857x1.214]ld8+KIX06O84w/cW5h7uxg==[/tex] 的取值[input=type:blank,size:4][/input]。 A: 可能为 0 B: 可能为 1 C: 可能小于 0 D: 可能大于 1