用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程,其最小二乘法的原理是使()。 A.实
A.实际Y值与理论值的离差和最小
B.实际Y值与理论值的离差平方和最小
C.实际Y值与Y平均值的离差和最小
D.实际Y值与Y平均值的离差平方和最小
A.实际Y值与理论值的离差和最小
B.实际Y值与理论值的离差平方和最小
C.实际Y值与Y平均值的离差和最小
D.实际Y值与Y平均值的离差平方和最小
A.X与Y之间存在着负相关关系
B.每人每月销售额X增加一元,则利润率Y就会提高0.002%
C.每人每月销售额X增加一元,则利润率Y就会平均提高0.002%
D.X与Y之间存在着显著的线性相关关系
A.回归方程是根据最小二乘法确定的
B.判定系数r2测度了回归直线的拟合程度
C.估计标准误差Sy测度了实际观测点在直线周围的散布程度
D.线性关系的检验是检验自变量与因变量之间的线性关系是否显著
E.回归系数的检验是检验自变量对因变量的影响是否显著
若用最小二乘法以净佣金率为因变量拟合得到的回归方程为Y=-0.852+0.O02X,说明()。
A.X与Y之间存在着负相关关系
B.每人每月销售额X增加一元,则净佣金率Y就会提高0.002%
C.每人每月销售额X增加一元,则净佣金率Y就会平均提高0.002%
D.X与Y之间存在着显著的线性相关关系
下列关于最小二乘法求实验的直线方程的说法中正确的有:
A.用数学解析的方法,从一组实验数据中找出一条最佳拟合曲线,称为方程的回归。回归法中最常用的方法是最小二乘法;
B.最小二乘法的原理是:若能找到一条最佳的拟合曲线,那么各测量值与这条拟合曲线上对应点之差的平方和为最小;
C.对于一元线性回归方程中的待定系数a和b,一般来说,如果实验点对直线的偏离大,它们的误差也大,由此定出的经验公式可靠程度就低;
D.对于一元线性回归,相关系数r的值在-1到1之间,如果r越接近于0,则说明实验数据的线性化程度越高。
A.X与Y之间存在着负相关关系
B. 每人每月销售额X增加一元,则净佣金率Y就会提高0.002%
C. 每人每月销售额X增加一元,则净佣金率Y就会平均提高0.002%
D. X与Y之间存在着显著的线性相关关系
A.决定系数的取值在0到1之间
B.决定系数越高,说明模型的拟合效果就越差
C.决定系数越接近于1,回归直线的拟合效果越差
D.决定系数为0,说明回归直线无法解释因变量的变化
E.决定系数为1,说明回归直线可以解释因变量的所有变化
A.均方误差MSE和均方根误差RMSE是检验模型拟合优度的评价依据
B.当有多个自变量可以同时影响因变量时,可以考虑建立多元线性回归模型
C.多元线性回归模型中的自变量和因变量都要求是连续型变量
D.多元线性回归模型的参数估计方法使用加权最小二乘法
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