分析:根据回归分析的公式和性质,可以用来衡量模拟效果好坏的几个量分别是相关指数,残差平方和和相关系数,只有残差平方和越小越好,其他的都是越大越好. 解答:用系数R2的值判断模型的拟合效果,R2越大,模型的拟合效果越好,而用相关系数r的值判断模型的拟合效果时,|r|越大,模型的拟合效果越好, 由此可知相关指数R ...
[答案]A[答案]A[解析]分析:根据R^2的公式和性质,并结合残差平方和的意义可得结论.详解:用相关指数R^2的值判断模型的拟合效果时,当R^2的值越大时,模型的拟合效果越好,此时说明残差平方和越小;当R^2的值越小时,模型的拟合效果越差,此时说明残差平方和越大.故选A.点睛:主要考查对回归分析的基本思想...
以下结论不正确的是A.根据2×2列联表中的数据计算得出K2≥6.635, 而P≈0.01.则有99%的把握认为两个分类变量有关系 B.在线性回归分析中.相关系数为r.|r|越接近于1.相关程度越大,|r|越小.相关程度越小 C.在回归分析中.相关指数R2越大.说明残差平方和越小.回归效果越好 D.
解答解:比较两个模型的拟合效果,可以比较残差平方和的大小,残差平方和越小的模型,拟合效果越好,故A错误; 线性相关系数|r|越大,两个变量的线性相关性越强;反之,线性相关性越弱,正确; 回归直线方程l:ˆyy^=ˆbb^x+a,则l一定经过P(¯¯¯xx¯,¯¯¯yy¯),正确; ...
回归分析中,相关指数R 2 的值越大,说明残差平方和 [ ] A.越小 B.越大 C.可能大也可能小 D.以上都不对
给出下列结论: 1)在回归分析中,可用样本可决系数R^2的值判断模型的拟合效果,R^2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...
解:(1)回归分析中,相关指数{R}^{2}的值越大,说明残差平方和越小,正确;(2)残差平方和越小,说明拟合效果越好,正确; (3)一组观测值({x}_{1},{y}_{1}),({x}_{2},{y}_{2}),…,({x}_{n},{y}_{n})满足{y}_{i}=b{x}_{i}+a+{e}_{i}(i=1,2,…,n),若{e}_{i}恒为0,...
B、根据2×2列联表中的数据计算得出k2≥6.635,而P(k≥6.635)≈0.01,则有99%的把握认为两个分类变量有关系 C、在回归分析中,相关指数R2越大,说明残差平方和越小,回归效果越好 D、在线性回归分析中,相关系数为r,|r|越接近于1,相关程度越大;|r|越小,相关程度越小 ...
以下结论不正确的是 ( )A.根据2×2列联表中的数据计算得出K2≥6.635, 而P≈0.01.则有99%的把握认为两个分类变量有关系B.在线性回归分析中.相关系数为r.|r|越接近于1.相关程度越大,|r|越小.相关程度越小C.在回归分析中.相关指数R2越大.说明残差平方和越小.回归效
给出下列结论:(1)在回归分析中,可用指数系数R 2 的值判断模型的拟合效果,R 2 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