已知简单线性回归模型的决定系数为0.81,Y与X的相关系数可能是()。
A.0.81
B.0.9
C.-0.9
D.0.405
E.不可计算
- · 有4位网友选择 A,占比44.44%
- · 有2位网友选择 C,占比22.22%
- · 有2位网友选择 E,占比22.22%
- · 有1位网友选择 D,占比11.11%
A.0.81
B.0.9
C.-0.9
D.0.405
E.不可计算
在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中,计算得多重决定系数为0.8500,则调整后的多重决定系数为()
A.0.8603
B.0.8389
C.0.8655
D.0.8327
A.0.8603
B.0.8389
C.0.8655
D.0.8327
根据附件中的棒球员的数据,建立薪水(salary)的对数与26个预测变量(变量含义见下图)建立的多元线性回归模型,其中将薪水变量的对数作为因变量,其他26个变量作为预测变量。 (1) 采用相关软件构建多元线性回归模型,分别列出程序代码、回归系数、残差平方和(RSS)和决定系数(); (2) 采用下列公式计算AIC信息量(其中n为样本量,s为预测变量个数): AIC=n*log(RSS/n) + 2(s+1). (3) 绘制残差图。 附图:自学材料:https://wenku.baidu.com/view/8eb54c06a58da0116d174972.html
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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