未知类型：{'options': ['模型1的相关指数R[img=7x14]17e435c986f436c.jpg[/img]为0.98', ' 模型2的相关指数R[img=7x14]17e435c986f436c.jpg[/img]为0.80', ' 模型3的相关指数R[img=7x14]17e435c986f436c.jpg[/img]为0.50', ' 模型4的相关指数R[img=7x14]17e435c986f436c.jpg[/img]为0.25'], 'type': 102}
举一反三
- 两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的相关指数R[img=7x14]17e0a943414e787.jpg[/img]如下，其中拟合效果最好的模型是 未知类型：{'options': ['模型1的相关指数R[img=7x14]17e0a943414e787.jpg[/img]为0.98', ' 模型2的相关指数R[img=7x14]17e0a943414e787.jpg[/img]为0.80', ' 模型3的相关指数R[img=7x14]17e0a943414e787.jpg[/img]为0.50', ' 模型4的相关指数R[img=7x14]17e0a943414e787.jpg[/img]为0.25'], 'type': 102}
- 两个变量y与x的回归模型中，通常用R[img=7x14]17e435c986f436c.jpg[/img]来刻画回归的效果，则正确的叙述是（） 未知类型：{'options': ['R[img=7x14]17e435c986f436c.jpg[/img]越小，残差平方和小', ' R[img=7x14]17e435c986f436c.jpg[/img]越大，残差平方和大', ' R[img=7x14]17e435c986f436c.jpg[/img]于残差平方和无关', ' R[img=7x14]17e435c986f436c.jpg[/img]越小，残差平方和大'], 'type': 102}
- 已知竖曲线半径为R,切线长为T,则外距E为()。 未知类型：{'options': ['E=T[img=7x14]17e435c986f436c.jpg[/img]/2R', ' E=R[img=7x14]17e435c986f436c.jpg[/img]/2R', ' E=2R/T[img=7x14]17e435c986f436c.jpg[/img]', ' E=2T/R[img=7x14]17e435c986f436c.jpg[/img]'], 'type': 102}
- 在交点JD处设置的圆曲线半径为R,缓和曲线长度为Ls,则圆曲线内移值p的近似公式为()。 未知类型：{'options': ['p≈Ls[img=7x14]17e435c986f436c.jpg[/img]/24R', ' p≈R[img=7x14]17e435c986f436c.jpg[/img]/2X', ' p≈LS[img=7x14]17e435c986f436c.jpg[/img]/R', ' p≈X[img=7x14]17e435c986f436c.jpg[/img]/2R'], 'type': 102}
- 设竖曲线半径为R,竖曲线上任意一点P距竖曲线起点或终点的水平距离为x,则P点距竖曲线切线的纵距y为()。 未知类型：{'options': ['y=2R+x', ' y=R[img=7x14]17e435c986f436c.jpg[/img]/2X', ' y=X[img=7x14]17e435c986f436c.jpg[/img]/2R', ' y=2R[img=7x14]17e435c986f436c.jpg[/img]/X'], 'type': 102}
内容
- 0
两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的相关指数[img=21x22]18034d413a31e65.png[/img]如下 ，其中拟合效果最好的模型是( ) A: 模型1的相关指数[img=21x22]18034d414270353.png[/img]为0.98 B: 模型2的相关指数[img=21x22]18034d414270353.png[/img]为0.80 C: 模型3的相关指数[img=21x22]18034d414270353.png[/img]为0.50 D: 模型4的相关指数[img=21x22]18034d414270353.png[/img]为0.25
- 1
两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的相关指数[img=21x22]180372638e80488.png[/img]如下 ，其中拟合效果最好的模型是( ) A: 模型1的相关指数[img=21x22]180372639723fbe.png[/img]为0.98 B: 模型2的相关指数[img=21x22]180372639723fbe.png[/img]为0.80 C: 模型3的相关指数[img=21x22]180372639723fbe.png[/img]为0.50 D: 模型4的相关指数[img=21x22]180372639723fbe.png[/img]为0.25
- 2
两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的相关指数[img=21x22]18036767da1aeef.png[/img]如下 ，其中拟合效果最好的模型是( ) A: 模型1的相关指数[img=21x22]18036767e2450fa.png[/img]为0.98 B: 模型2的相关指数[img=21x22]18036767e2450fa.png[/img]为0.80 C: 模型3的相关指数[img=21x22]18036767e2450fa.png[/img]为0.50 D: 模型4的相关指数[img=21x22]18036767e2450fa.png[/img]为0.25
- 3
两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的相关指数[img=21x22]180369b0e0d8745.png[/img]如下 ，其中拟合效果最好的模型是( ) A: 模型1的相关指数[img=21x22]180369b0e9376ea.png[/img]为0.98 B: 模型2的相关指数[img=21x22]180369b0e9376ea.png[/img]为0.80 C: 模型3的相关指数[img=21x22]180369b0e9376ea.png[/img]为0.50 D: 模型4的相关指数[img=21x22]180369b0e9376ea.png[/img]为0.25
- 4
两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的相关指数[img=21x22]1803db4698588ee.png[/img]如下，其中拟合效果最好的模型是() A: 模型1的相关指数[img=21x22]1803db46a1946da.png[/img]为0.98 B: 模型2的相关指数[img=21x22]1803db46a1946da.png[/img]为0.80 C: 模型3的相关指数[img=21x22]1803db46a1946da.png[/img]为0.50 D: 模型4的相关指数[img=21x22]1803db46a1946da.png[/img]为0.25