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【简答题】

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?

参考答案:
参考解析:
.
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举一反三

【单选题】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(  )。

A.
前者越小,后者越小
B.
前者越大,后者越小
C.
前者越小,后者越大
D.
不确定

【多选题】反映回归直线拟合优度的指标有()。

A.
相关系数
B.
回归系数
C.
样本决定系数
D.
回归方程的标准差
E.
残差平方和

【单选题】对于线性回归,我们应该有以下哪些假设?:( )

A.
找到利群点很重要,因为线性回归对利群点很敏感
B.
线性回归要求所有变量必须符合正态分布
C.
线性回归假设数据没有多重线性相关性

【多选题】一元线性回归发展到多元线性回归的原因是__________​

A.
A.多元回归模型更接近现实
B.
B.采用多元回归模型可以控制干扰因素
C.
C.一元回归分析已经失去作用
D.
D.研究者的偏好

【单选题】多元线性回归模型的OLS残差:( )

A.
因为有多个解释变量所以无法计算
B.
可以用原始数据减去预测值来计算
C.
都为0
D.
通常都与误差相等

【多选题】反映回归直线拟合优度的指标有( )

A.
相关系数
B.
回归系数
C.
样本决定系数
D.
回归方程的标准差
E.
剩余变差(或残差平方和)

【多选题】多元线性回归的最小二乘估计原理是指( )。

A.
残差平方和最小
B.
加权残差平方和最小
C.
使样本回归函数尽可能接近总体回归函数
D.
加权残差平方和最大

【单选题】多元线性回归可能存在的问题是?

A.
自变量之间存在相关,即共线性问题
B.
自变量数量太多
C.
只有1个自变量则无法预测
D.
自变量无法涵盖因变量所有的预测因素
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前者越大,后者越小
C.
前者越小,后者越大
D.
不确定
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A.
相关系数
B.
回归系数
C.
样本决定系数
D.
回归方程的标准差
E.
残差平方和
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A.
找到利群点很重要,因为线性回归对利群点很敏感
B.
线性回归要求所有变量必须符合正态分布
C.
线性回归假设数据没有多重线性相关性
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A.
A.多元回归模型更接近现实
B.
B.采用多元回归模型可以控制干扰因素
C.
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A.
因为有多个解释变量所以无法计算
B.
可以用原始数据减去预测值来计算
C.
都为0
D.
通常都与误差相等
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A.
相关系数
B.
回归系数
C.
样本决定系数
D.
回归方程的标准差
E.
剩余变差(或残差平方和)
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A.
残差平方和最小
B.
加权残差平方和最小
C.
使样本回归函数尽可能接近总体回归函数
D.
加权残差平方和最大
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A.
自变量之间存在相关,即共线性问题
B.
自变量数量太多
C.
只有1个自变量则无法预测
D.
自变量无法涵盖因变量所有的预测因素