根据表中的数据:[br][/br][img=842x633]17b06dab0c4f463.png[/img]对数据拟合-一个双变量线性回归模型合适吗?为什么?若不合适，你将用哪种类型的回归模型来拟合数据?我们有拟合这种模型的必要工具吗?
举一反三
- 线性回归模型中，对于拟合优度[img=21x22]1803497414acea5.png[/img]描述正确的是： A: 拟合优度[img=21x22]180349741cff61b.png[/img]取值范围为[0,1] B: 在线性回归模型中，一般拟合优度[img=21x22]180349741cff61b.png[/img]越接近1，说明模型拟合效果越好，回归越显著 C: 拟合优度[img=21x22]180349741cff61b.png[/img]通常等于回归平方和与总体平方和的比值 D: 在线性回归模型中，一般拟合优度[img=21x22]180349741cff61b.png[/img]越接近0，说明模型拟合效果越好，回归越显著
- 线性回归模型中，对于拟合优度【图片】描述正确的是： A: 拟合优度取值范围为[0,1] B: 在线性回归模型中，一般拟合优度越接近1，说明模型拟合效果越好，回归越显著 C: 拟合优度通常等于回归平方和与总体平方和的比值 D: 在线性回归模型中，一般拟合优度越接近0，说明模型拟合效果越好，回归越显著
- 给出下列结论：（1）在回归分析中，可用指数系数[img=72x31]17d62446e9ab083.png[/img]的值判断模型的拟合效果，[img=72x31]17d62446f81d0c1.png[/img]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[img=48x19]17d62447069689a.png[/img]的值判断模型的拟合效果，[img=48x19]17d624471877261.png[/img]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适．带状区域的宽度越窄，说明模型的拟合精度越高．以上结论中，正确的有（ ）个． A: 3 B: 2 C: 1 D: 4
- 衡量回归模型的拟合效果可使用决定系数[img=21x22]1803b53d842b2f2.png[/img]，[img=21x22]1803b53d8c5176d.png[/img]越小，回归模型拟合效果越好。
- 协调失效模型与经验数据拟合吗？