线性回归能找出所有观测值与拟合值之间差值最小的方程。准确地说,线性回归能找到数据集可能存在的最小残差平方和。 从统计的角度看,如果观测值和预测值之间的差值很小且无偏,那么回归模型就能很好地拟合数据。这里的无偏指的是拟合值在观测空间的任何地方都不会系统性...
本题主要考查线性回归分析方程的求法,R2的求法及其统计意义.考查数据处理能力和数学应用意识.本题满分12分.
(3)计算判定系数R2,并解释它的意义。 答案 解析 null 本题来源 题目:问答?计算题:某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响,收集了20个地区的数据,并对x、y进行线性回归分析,得到:方程的截距为364,回归系数为1.42,回归平方和SSR=1602708.6,残差平方和SSE=40158.07。要求:(1)写出广告费用x与销售量y之间的线性回归...