为什么要计算调整后的可决系数？
题目
为什么要计算调整后的可决系数？
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第1题：
根据调整的可决系数与F统计量的关系可知，当可决系数为1时，有
A．F=0
B．F=－1
C．F→+∞
D．F=-∞
F= +∞ -
第2题：
在多元线性回归模型中，可决系数与解释变量个数的关系是
A．可决系数随着解释变量个数的增多而减小
B．可决系数随解释变量个数的增多先增大后减小
C．解释变量个数根据可决系数的大小决定
D．可决系数随着解释变量个数的增多而增大
可决系数随着解释变量个数的增多而增大 -
第3题：
可决系数高的回归方程一定比可决系数低的回归方程更能说明解释变量 对被解释变量的解释能力
拟合程度越高 -
第4题：
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（）
A．86.03%
B．83.89%
C．86.55%
D．83.27%
A -
第5题：
3、什么是离散系数？为什么要计算离散系数？
(1) 常用的离散系数主要有标准差系数,也称均方差系数,它是数据的标准差与其相应的均值之比; (2) 原因:总体和样本的离散程度除了受变量值之间的离散程度影响外,还受变量值本身水平高低的影响,因此,在比较不同总体和样本的离散程度时,应消除由于变量值水平不同或计量单位不同带来的影响。在统计分析中,用离散系数来比较不同总体和不同样本的均值的代表性。