在多元回归模型中,模型的拟合优度R2越接近于1,说明模型对于样本预测数据的拟合程度越好,模型的预测效果也会越好。()
举一反三
- 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
- 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
- 拟合优度R2的值越大,说明样本回归模型对总体回归模型的拟合程度越好
- 对于非线性回归模型,下列说法正确的是 A: 残差平方和越小,模型拟合效果越好 B: 残差平方和越大,模型拟合效果越好 C: 剩余标准差越大,模型拟合效果越好 D: 回归平方和越大,模型拟合效果越好
- 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