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"拟合优度"相关考试题目
1.
多元线性回归模型中,发现各参数估计量的t值都不显著,但模型的拟合优度很大, F值很显著,这说明模型存在
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估计标准误差与判定系数都是评价回归模型拟合优度的指标，两者的关系是( )。
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一般来说拟合优度 的值越大,说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越强。
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反映回归直线拟合优度的指标有()。
5.
在计算回归直线的拟合优度时，已知SST=25,SSE=15，则R（上标2）等于
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回归系数可以用来反映回归直线的拟合优度
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残差平方和占Y的总离差平方和的比例，度量了回归直线对样本观测值的拟合优度，这一比例被称为判定系数。
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在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？
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衡量Logit模型的拟合优度应该采用（）
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拟合优度是被解释平方和与总平方和之比。
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家庭消费支出与收入，物价水平与商品需求量，小麦高产与施肥量，以上都是反映回归直线拟合优度的指标。
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已知回归平方和SSR=4750，残差平方和SSE=250，则拟合优度系数【图片】=（）
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线性回归模型中，对于拟合优度【图片】描述正确的是：
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回归分析中，用来说明拟合优度的统计量为（）。
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拟合优度R2检验和F检验是没有区别的( )。
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判断多元回归模型拟合优度时,使用 更准确。( )
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度量拟合优度的指标R2等于
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多元线性回归中,可决系数R^2是评价模型拟合优度好坏的最佳标准。
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说明回归方程拟合优度的统计量是
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拟合优度R2的值越小，则回归方程（）
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拟合优度卡方检验中检验统计量计算值越大,则表明理论与实际间( )。
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对于简单线性回归模型: ,样本数n=22,拟合优度 ,则模型解释变量X的显著性检验t值是( )
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可决系数( ),说明在总变差中由模型作出了解释的部分占的比重越大,模型拟合优度越好。
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增大样本容量、提高拟合优度能显著增宽参数的置信区间。（ ）
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在多元回归分析中，检验方程的拟合优度用调整后的R的平方效果更好。
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模型只要拟合优度的判定系数高,变量的显著性检验和F检验都通过,模型就不会存在异方差性。
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较低的拟合优度一般表示我们得出的X与Y关系的结论不可信。( )
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判断计量经济模型优劣的基本准则主要包括 ( ) 。 A . 模型应力求简单 B . 模型具有可识别性 C . 模型具有较高的拟合优度 D . 模型应与理论相一致 E . 模型具有较好的超样本功能
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多元线性回归模型中,发现各参数估计量的t值都不显著,但模型的拟合优度很大,F值很显著,这说明模型存在得分/总分
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【名词解释】拟合优度指数
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评价回归直线方程拟合优度如何的指标有（）
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反映回归直线拟合优度的指标有( )
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EXCEL中，拟合优度系数计算的函数是（）
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薪酬政策线的最小二乘法绘制：保证所绘制的薪酬政策线与各点值的离散度（），拟合优度（）。
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可决系数是判断回归模型拟合优度优劣最常用的数量指标，但不是最佳指标。()
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怎样度量线性概率模型的拟合优度?
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多元线性回归中,可决系数是评价模型拟合优度好坏的最佳标准
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在对多元线性回归模型进行检验时,发现各参数估计量的t检验值都很低,但模型的拟合优度很高且F检验显著,这说明模型很可能存在( )
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给定一个线性回归模型 ,按照课堂上定义的拟合优度()
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下列哪些指标可以评价模型的拟合优度（ ）
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说明回归方程拟合优度的统计量是:
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为什么用可决系数R2评价拟合优度，而不是用残差平方和作为评价标准？
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下列关于决定系数R2的说法，正确的有( )。 Ⅰ.残差平方和越小，R2越小 Ⅱ.残差平方和越小，R2越大 Ⅲ.R2=1时，模型与样本观测值完全拟合 Ⅳ.R2越接近于0，模型的拟合优度越高
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证明：自变量系数全为零时，拟合优度等于零，且因变量关于其均值的变异等于残差平方和，即TSS=RSS。
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Pearson拟合优度是一种非参数检验方法，可以处理关于总体分布的检验，也可以处理离散取值的变量间的独立性检验 （ ）
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为了比较所含解释变量个数不同的多元回归模型的拟合优度,常用的标准有?
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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。
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一元线性回归中，决定系数R是评价模型拟合优度好坏的最佳标准。
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判定系数R2越接近（），说明实际观测点离样本线越近，拟合优度越高。
50.
回归分析中,用来说明拟合优度的统计量为
