根据决定系数R2与F统计量的关系可知,当R2=1时,有()。
A.F=1
B.F=-1
C.F=0
D.F=∞
- · 有3位网友选择 B,占比17.65%
- · 有3位网友选择 A,占比17.65%
- · 有3位网友选择 D,占比17.65%
- · 有2位网友选择 D,占比11.76%
- · 有2位网友选择 A,占比11.76%
- · 有2位网友选择 C,占比11.76%
- · 有1位网友选择 C,占比5.88%
- · 有1位网友选择 B,占比5.88%
A.F=1
B.F=-1
C.F=0
D.F=∞
图示四种应变片的布置和连接,应变片R1=R2,K1=K2。对消除温度效应而言,哪一种布置是不正确的()?
A.
B.
C.
D.
(1)当|x|很小时,sinx≈x
(2)当|x|很小时,ex≈1+x
(3)设a>0且|b|与an相比是很小的量,则
A. f1<f2<f3B. f1>f2>f3
C. f1<f3<f2D. f1>f3>f2
假设一元回归方程为,其回归系数对应的t统计量为3.44,样本容量n=20,则在5%显著性水平下,该方程对应的方程显著性检验的F统计量为( )
A、1.8547
B、11.8336
C、61.92
D、无法计算
A、拟和优度检验可以通过样本决定系数、施瓦茨准则、赤池信息准则来检验
B、拟和优度高的模型一定比拟和优度低的模型更好,这一准则适用于任何应用
C、虽说样本决定系数并没给出具体的临界值来判定拟合优度的好坏,但可以根据其与F统计量的关系进行推导判定
D、对于一元线性回归模型来说,回归方程的显著性检验与回归参数的显著性检验是等价的
E、模型参数的线性约束检验、若干个回归系数同时为零的检验以及方程稳定性检验用到的统计量均为F统计量
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