拟合优度越接近0，代表我们所构建的回归模型越完善

A.拟合优度越接近0，代表我们所构建的回归模型越完善。

B.拟合优度就是被解释的变异的平方与总变异的平方之比。

C.度量拟合优度的统计量是R²。

D.拟合优度小于1，则回归模型中的自变量与因变量无关。

A.拟合优度越好

B.越接近一般线性模型

C.利用的信息越少

D.权重分布越不均匀

A.拟合优度越好

B.越接近一般线性模型

C.利用的信息越少

D.权重分布越不均匀

A.拟合优度越好

B.越接近一般线性模型

C.利用的信息越少

D.权重分布越不均匀

A.1

B.0

C.-1

D.2

A.回归方程对样本观测值的拟合程度越差

B.总体平方和与回归平方和越接近

C.残差平方和越大

D.被解释变量中的信息未被解释的比例就越大

E.被解释变量中的信息由解释变量解释的比例就越小

A.两个变量的线性相关关系越强

B.两个变量的线性相关关系越弱

C.回归模型的拟合效果越好

D.回归模型的拟合效果越差

A.拟合优度越高

B.变量间关系越强

C.点在回归直线附近越密集

D.回归系数越显著

A.拟合优度越高

B.变量间关系越强

C.点在回归直线附近越密集

D.回归系数越显著