拟合优度

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拟合优度

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1.拟合优度检验和方程显著性检验之间的联系为( )。A.两者是从不同原理出发的两类检验B.拟合优度检验是从已经得到的估计的模型出发，检验它对样本观测值的拟合程度C.方程的显著性检验是从样本观测值出发检验模型总体线性关系的显著性D.拟合优度检验是从样本观测值出发检验模型总体线性关系的显著性E.方程的显著性是从已经得到的估计的模型出发，检验它对样本观测值的拟合程度此题为多项选择题。请帮忙给出正确答案和分析，谢谢!

2.关于回归模型的有关说法,哪些是正确的()。A. 拟合优度R2越接近1，说明拟合的效果越好B. t检验是用来检验方程整体的显著性的C. 回归的残差平方和占总离差平方和的比重越大，说明拟和的效果越好D. 拟合优度R2的取值范围是-1≤R2≤1

3.关于拟合优度检验与方程显著性检验关系的讨论。

4.拟合优度R2的值越大，说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越强。

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  • 第1题：

    拟合优度检验和F检验是没有区别的。（ ）


    答案：错
    解析：
    （1）F检验中使用的统计量有精确的分布，而拟合优度检验没有；（2）对是否通过检验，可决系数（修正可决系数）只能给出一个模糊的推测；而F检验可以在给定显著水平下，给出统计上的严格结论。

  • 第2题：

    通过增大样本容量和提高模型的拟合优度可以缩小置信区间。（ ）


    答案：对
    解析：
    在相同的置信度下，通过增大样本容量、提高模型的拟合优度和提高样本观测值的分散度可以缩小置信区间。样本容量越大，t分布表中的临界值越小，同时还可以使样本估计量的标准差减少；样本参数估计量的标准差与残差平方和呈正比，模型拟合优度越高，残差平方和应越小。

  • 第3题：

    在多元回归模型中，模型的拟合优度R2越接近于1，说明模型对于样本预测数据的拟合程度越好，模型的预测效果也会越好。（ ）


    答案：对
    解析：
    R2的取值范围为：0≤R2≤1，R2越接近1，拟合效果越好；R2越接近0，拟合效果越差。

  • 第4题：

    线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高，模型拟合效果越好；可决系数越小，模型拟合效果越差。


    正确答案:错误

  • 第5题：

    拟合优度检验


    正确答案: 检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。

  • 第6题：

    多元线性回归中，可决系数R2是评价模型拟合优度好坏的最佳标准。


    正确答案:错误

  • 第7题：

    外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度，最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问，这是最小二乘法的优势理由吗？


    正确答案: 最小二乘法的立论前提是要求各时间点的预测值与实际值平方差的和最小，以此确保拟合模型的预测标准差最小，而不是最大。

  • 第8题：

    二项分布的拟合优度检验有什么实际意义？


    正确答案: 拟合优度检验，即依据总体分布状况，计算出分类变量中各类别的期望频数，与分布的观察频数进行对比，判断期望频数与观察频数是否有显著差异，从而达到从分类变量进行分析的目的。实际意义在于可以判断某些疾病是否具有家族聚集性等。

  • 第9题：

    拟合优度


    正确答案: 指回归直线对观测值的拟合程度。

  • 第10题：

    问答题
    外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度，最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问，这是最小二乘法的优势理由吗？

    正确答案： 最小二乘法的立论前提是要求各时间点的预测值与实际值平方差的和最小，以此确保拟合模型的预测标准差最小，而不是最大。
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    多选题
    回归方程的拟合优度的判定系数R2为（　　）。
    A

    0.1742

    B

    0.1483

    C

    0.8258

    D

    0.8517


    正确答案： A,B
    解析：
    判定系数R2为：R2＝ESS/TSS＝ESS/（RSS＋ESS）＝29882/（29882＋5205）＝0.8517。

  • 第12题：

    填空题
    薪酬政策线的最小二乘法绘制：保证所绘制的薪酬政策线与各点值的离散度（），拟合优度（）。

    正确答案： 最小,较高
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    对一元线性回归模型进行拟合优度检验利用的是t统计量。（ ）


    答案：错
    解析：
    对一元线性回归模型进行拟合优度检验利用的是可决系数R2统计量，对回归参数的的显著性检验构造的统计量是t统计量。

  • 第14题：

    回归方程的拟合优度的判定系数R2为（　　）。

    A.0．1742
    B.0．1483
    C.0．8258
    D.0．8517

    答案：D
    解析：

  • 第15题：

    下列关于多元线性回归方程的拟合优度的说法，正确的是（）

    • A、又称为判定系数
    • B、取值在0和1之间
    • C、越接近于1表示拟合效果越好
    • D、以上均正确

    正确答案:A,B,C,D

  • 第16题：

    关于回归模型的有关说法，哪些是正确的（）。

    • A、拟合优度R2越接近1，说明拟合的效果越好
    • B、t检验是用来检验方程整体的显著性的
    • C、回归的残差平方和占总离差平方和的比重越大，说明拟和的效果越好
    • D、拟合优度R²的取值范围是-1≤R2≤1

    正确答案:A

  • 第17题：

    根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题？


    正确答案:普通最小二乘法所保证的最好拟合是同一个问题内部的比较，即使用给出的样本数据满足残差的平方和最小；拟合优度检验结果所表示的优劣可以对不同的问题进行比较，即可以辨别不同的样本回归结果谁好谁坏。

  • 第18题：

    关于回归模型的有关说法，哪些是正确的（）。

    • A、拟合优度R2越接近1，说明拟合的效果越好
    • B、t检验是用来检验方程整体的显著性的
    • C、回归的残差平方和占总离差平方和的比重越大，说明拟和的效果越好
    • D、拟合优度R2的取值范围是-1≤R2≤1

    正确答案:A

  • 第19题：

    拟合优度检验(goodness of fit test)


    正确答案: 拟合优度检验旨在根据样本的频率分布检验其总体分布是否等于某给定的理论分布。

  • 第20题：

    薪酬政策线的最小二乘法绘制：保证所绘制的薪酬政策线与各点值的离散度（），拟合优度（）。


    正确答案:最小；较高

  • 第21题：

    问答题
    如何解释多元线性回归系数的含义？如何度量回归方程拟合优度？拟合优度的好坏是否可作为回归方程优劣是重要标志？

    正确答案： 回归系数表示自变量x对因变量y的影响程度。回归系数越大表示x对y影响越大，正的回归系数表示y随x增大而增大，负的回归系数表示y随x增大而减小。
    用样本决定系数（回归平方和与总离差平方和的比例）作为评判一个模型拟合优度的标准。
    拟合优度的好坏可以作为回归方程优劣的重要标志，但不是判断模型质量的唯一标准，有时为了追求模型的实际意义，可以在一定程度上放宽对拟合优度的要求。
    解析： 暂无解析

  • 第22题：

    判断题
    线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高，模型拟合效果越好；可决系数越小，模型拟合效果越差。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 对
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    填空题
    用于说明回归方程中拟合优度的统计量主要是（）

    正确答案： 判定系数
    解析： 暂无解析

  • 第24题：

    问答题
    仿真输入数据分析过程中如果多个分布都能通过某一拟合优度检验，那么如何确定哪一个分布拟合最好？

    正确答案： 1）这时一般对每种检验计算一个P值（P-Value，在0-1之间），对同一检验，P值越大的分布函数拟合越好，因此选择P值最大的分布函数作为最终的结果。
    2）但这不是绝对的，有时，不同检验的P值并不一致，这时就要根据经验和其它因素判断哪个更好，同时，P值一般应该大于0.1，否则就要考虑经验分布了。
    解析： 暂无解析

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