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更多“以下最适合用来反映多元线形回归模型拟合程度的指标是()。”相关的问题
A、拟合优度R2的取值范围是-1≤R2≤1
B、回归的残差平方和占总离差平方和的比重越大，说明拟和的效果越好
C、拟合优度R2越接近1，说明拟合的效果越好
D、t检验是用来检验方程整体的显著性的
A.级别划分较多的属性不会影响模型效果
B.在某些噪音较大的分类或回归问题上不会过拟合
C.每次学习使用不同训练集，一定程度避免过拟合
D.能够处理高纬度的数据，并且不做特征选择
利用MEAP00 O1中的数据回答本题。
(i)使用OLS估计模型
并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性水平上，每个解释变量都是统计显著的吗？
(ii)求出第(i) 部分中回归的拟合值。拟合值的取值范围是多少？它与math4的实际数据取值范围相比如何？
(iii)求出第(i)部分中回归的残差。哪类学校具有最大的(正)残差？对这个残差给予解释。
(iv)在方程中增加所有解释变量的平方项，检验它们的联合显著性。你会把它们放到模型中吗？
(v)回到第(i)部分中的模型，将因变量和每个解释变量都除以各自的样本标准差，并重新进行回归。(除非你还将每个变量分别减去了各自的均值，否则还应该包括一个截距项。)以标准差为单位，哪个解释变量对数学考试通过率具有最大的影响？
在以下市场态势预测方法中，最为严谨的是：
A 一元线性回归
B 二元线性回归
C 多元线性回归
D 逐步多元回归
A．3个自变量应该至少有1个以上的回归系数的检验结果是显著的，不可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况
B．有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明数据本身有较多异常值，此时的结果已无意义，要对数据重新审核再来进行回归分析
C．有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明这3个自变量间可能有相关关系，这种情况很正常
D．ANOVA表中的P-Value=0.0021说明整个回归模型效果不显著，回归根本无意义
