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。
错
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
- 决定系数[img=21x22]17de9039afcec0f.png[/img]越大，说明残差平方和越小，则非线性回归模型拟合的效果越好。
- 决定系数[img=21x22]1803b39f0f8094b.png[/img]越大，说明残差平方和越小，则非线性回归模型拟合的效果越好。
- 两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的拟合优度指标[img=21x22]18039ff96840436.png[/img]值如下 ，其中拟合效果最好的模型是( ) A: 模型1的[img=21x22]18039ff970f91cc.png[/img]为0.98 B: 模型2的[img=21x22]18039ff970f91cc.png[/img]为0.80 C: 模型3的[img=21x22]18039ff970f91cc.png[/img]为0.50 D: 模型4的[img=21x22]18039ff970f91cc.png[/img]为0.25
- 度量二值因变量模型的拟合效果，我们可以使用 A: [img=21x22]180399513ac7643.png[/img] B: 回归系数的大小 C: 伪[img=21x22]1803995143321a3.png[/img] D: 回归的标准误(SER)
内容
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度量二值因变量模型的拟合效果，我们可以使用 A: [img=21x22]1803a1be6e719a1.png[/img] B: 回归系数的大小 C: 伪[img=21x22]1803a1be775da0b.png[/img] D: 回归的标准误(SER)
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度量二值因变量模型的拟合效果，我们可以使用 A: [img=21x22]1803831d7dacd9f.png[/img] B: 回归系数的大小 C: 伪[img=21x22]1803831d85b0c19.png[/img] D: 回归的标准误(SER)
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度量二值因变量模型的拟合效果，我们可以使用 A: [img=21x22]1803a34512fc579.png[/img] B: 回归系数的大小 C: 伪[img=21x22]1803a3451b26e44.png[/img] D: 回归的标准误(SER)
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度量二值因变量模型的拟合效果，我们可以使用 A: [img=21x22]180363034ccf7a8.png[/img] B: 回归系数的大小 C: 伪[img=21x22]180363035601bee.png[/img] D: 回归的标准误(SER)
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度量二值因变量模型的拟合效果，我们可以使用 A: [img=21x22]18032fe57b084b7.png[/img] B: 回归系数的大小 C: 伪[img=21x22]18032fe582d0bd2.png[/img] D: 回归的标准误(SER)