自变量选择的主要目的是
A: 简化计算
B: 提高模型精度
C: 减少混杂的影响
D: 提高决定系数值
E: 减少残差平方和
A: 简化计算
B: 提高模型精度
C: 减少混杂的影响
D: 提高决定系数值
E: 减少残差平方和
举一反三
- 在多元线性回归分析中，若增加回归方程中的自变量个数，则（） A: 回归平方和与残差平方和都增大 B: 回归平方和与残差平方和都减少 C: 总平方和与回归平方和都增大 D: 回归平方增大，残差平方和减少 E: 总平方和与回归平方和都减少
- 逐步回归分析中,若增加引入的自变量,则() A: 回归平方和与残差平方和均增大 B: 回归平方和与残差平方和均减少 C: 总平方和与回归平方和均增大 D: 回归平方和增大,残差平方和减少 E: 总平方和与回归平方和均减少
- 逐步回归分析中,若增加引人的自变量,则 A: 回归平方和与残差平方和均增大 B: 回归平方和与残差平方和均减少 C: 总平方和与回归平方和均增大 D: 回归平方和增大,残差平方和减少 E: 总平方和与回归平方和均减少
- 逐步回归分析中,若增加引入的自变量,则A. 回归平方和与残差平方和均增大B. 回归平方和与残差平方和均减少C. 总平方和与回归平方和均增大D. 回归平方和增大,残差平方和减少
- 逐步回归分析中，当模型中引入新的自变量，则（）。 A: 总平方和增大，残差平方和减小 B: 回归平方和增大，残差平方和减小 C: 回归平方和变化不确定，但残差平方和减小 D: 回归平方和与残差平方和均增大 E: 总平方和不变，回归平方和减小