中国大学MOOC: 判定系数越大，则回归方程的拟合程度越好。

中国大学MOOC: 直线回归方程建立起来以后，应该对回归方程作图，并且把散点也放在同一张图形中，这样可以直观了解模型的拟合情况。 该回归方程的多重判定系数为（）。   相关系数越大，则估计标准误差的值越大，从而直线回归方程的精确性越低。（ ） 中国大学MOOC: 已知回归方程直线的斜率估计值为1.23，样本点的中心为（4，5），则回归直线方程为 中国大学MOOC: 回归方程中未观察到的影响包含在( )中。 在一元线性回归分析中，若相关系数为r，回归方程拟合程度最好的是（） 在一元线性回归分析中，若相关系数为r，回归方程拟合程度最好的是（） 在一元线性回归分析中，若相关系数为r，回归方程拟合程度最好的是()。 相关系数r越大，则估计标准误差Sxy值越大，从而直线回归方程的精确性越低。（） 相关系数r越大，则估计标准误差Se值越大，从而直线回归方程的精确性越低（） 相关系数r越大，则估计标准误差Se值越大，从而直线回归方程的精确性越低（） 相关系数r越大，则估计标准误差Sxy，值越大，从而直线回归方程的精确性越低。（） 用判定系数 r 2 测定回归直线拟合程度，r 2 越接近于 1 拟合程度越好，这是因为 （　　）。 中国大学MOOC: 几乎每一个回归方程都在某种程度上存在多重共线性问题。 对回归方程的拟合程度进行分析最常用的指标是（） 对回归方程的拟合程度进行分析最常用的指标是（） 在多元回归方程中，一般用（）来判断方程的拟合程度 中国大学MOOC: 可用来进行多元线性回归方程的多参数检验的是（ ） 在一元线性回归分析中，若相关系数为r，回归方程拟合程度最好的是(    )。 判定系数R2是说明回归方程拟合度的一个统计量，它的计算公式为()。