A对
B错
多元线性回归分析中(回归模型中的参数个数为k),调整后的可决系数与可决系数R2之间的关系()
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在多元线性回归模型中,调整后的判定系数与判定系数R2的关系为()
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在多元回归分析中,调整的可决系数与可决系数R2之间()。
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多元线性回归分析中,为什么要对可决系数加以修正?修正可决系数与F检验之间有何区别与联系?
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在多元线性回归中,判定系数R2随着解释变量数目的增加而()
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为什么可决系数可以度量模型的拟合优度?在简单线性回归中它与对参数的t检验的关系是什么?
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判断以下陈述的正误,并给出理由。 (1)尽管存在多重共线性,OLS估计量仍然是具有BLUE性质的。 (2)在高度多重共线性的情形下,要评价一个或多个偏回归系数的个别显著性是不可能的。 (3)如果有某一辅助回归显示出高的R2值,则模型中肯定存在较严重的多重共线性问题。 (4)变量的两两高度相关并不表示高度的多重共线性。 (5)如果分析的目的仅仅是预测,则多重共线性是无害的。 (6)其它条件不变,VIF越高,相应的OLS估计量的方差越大。 (7)在多元回归中,如果根据t检验,全部的偏回归系数个别来说都是不显著的,那么就不可能得到一个较高的R2。
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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,计算得可决系数为0.8500,则调整后的可决系数为()
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下表给出了一含有3个实解释变量的模型的回归结果: 求可决系数R2和调整的可决系数。
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