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[单选题]
在回归分析中各实际观测值yt与回归预测值
在回归分析中各实际观测值yt与回归预测值
离差平方和一般被称为()
A.总变差平方和
B.残差平方和
C.回归平方和
D.判定系数
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A.模型本身中的误差因素
B.回归系数的估计值同其真实值不一致
C.自变量X的设定值同其实际值的偏离
D.未来时期总体回归系数发生变化
A.Logistic回归更关注预测值接近观测值(0或1)的程度
B.Logistic回归模型的参数估计使用普通最小乘法(OLS)
C.上手Logistic回归更关注正确预测的频率以及模型能否有效减少误差
D.利用SPSS进行Logistic回归时，输出结果中的Cox-Snell和Nagelkerke值说明了自变量解释因变量变异的比例
E.Logistic回归解释了自变量和因变量概率取值之间的关系
A.对分类变量x与y的随机变量k²观测值k来说，k越小，判断x与y有关系的把握程度越大
B.两个随机变量的线性相关性越强，相关系数的绝对值越接近于0
C.若数据x1,x2,x3, ,xn的方差为1，则2x1,2x2,2x3, ,2xn的方差为2
D.在回归分析中，可用相关指数R²的值判断模型的拟合效果，R^2越大，模型的拟合效果越好
A.预测误差的计算
B.回归预测模型的检验
C.建立回归预测模型
D.确定预测值
A、被解释变量的观测值Y与其平均值的离差平方和
B、被解释变量的回归值与其平均值的离差平方和
C、被解释变量的总体离差平方和与残差平方和之差
D、解释变量变动所引起的被解释变量变动的离差的大小
E、随机因素影响所引起的被解释变量的离差大小
表示OLS估计回归值，e表示残差，则回归直线满 足（）。
