残差平方和SSE反映了y的总变差中（）

只有含常数项模型中，总离差平方和分解成回归平方和和残差平方和。（） 总平方和可以分解成两部分，回归平方和和残差平方和。 总离差平方和TSS、残差平方和RSS与回归平方和ESS三者的关系是（）。 总离差平方和TSS、残差平方和RSS与回归平方和ESS三者的关系是 （ ） 将回归平方和占总变差平方和的比例称为（） 残差平方和 R2越接近1，说明残差平方和占总平方和的比例越大。 残差平方和是解释变量变动所引起的被解释变量的变差。 下列关于回归平方和的说法，正确的有（　　）。Ⅰ．总的离差平方和与残差平方和之差Ⅱ．无法用回归直线解释的离差平方和Ⅲ．回归值与均值的离差平方和Ⅳ．实际值y与均值的离差平方和 对模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi的最小二乘回归结果显示，R为0.92总平方和为500，则残差平方和SSE为（） 残差平方和是指 残差平方和是指()。 下列关于回归平方和的说法，正确的有（）。<br/>Ⅰ．总的离差平方和与残差平方和之差<br/>Ⅱ．无法用回归直线解释的离差平方和<br/>Ⅲ．回归值与均值的离差平方和<br/>Ⅳ．实际值y与均值的离差平方和 残差平方和越小，判定系数越小。() 线性回归分析中,回归平方和等于300,残差平方和等于200,则决定系数为 下列关于回归平方和的说法，正确的有（　　）。Ⅰ总的离差平方和与残差平方和之差Ⅱ无法用回归直线解释的离差平方和Ⅲ回归值与均值的离差平方和Ⅳ实际值与均值的离差平方和 下列关于回归平方和的说法，正确的有（  ）。Ⅰ 总的离差平方和与残差平方和之差Ⅱ 无法用回归直线解释的离差平方和Ⅲ 回归值与均值的离差平方和Ⅳ 实际值与均值的离差平方和 下列关于回归平方和的说法，正确的有（）。<br/>Ⅰ总的离差平方和与残差平方和之差<br/>Ⅱ无法用回归直线解释的离差平方和<br/>Ⅲ回归值与均值的离差平方和<br/>Ⅳ实际值与均值的离差平方和 在k元回归中，n为样本容量，SSE为残差平方和，SSR为回归平方和，则对回归方程线性关系的显著性进行检验时构造的F统计量为（） 直线回归分析中，反映回归平方和在总离均差平方和中所占比重的统计量是