在回归模型中，t统计值的大小表示（）
A: A模型的拟合效果
B: B自变量对因变量的影响大小
C: C判断异方差
D: D模型趋势
A: A模型的拟合效果
B: B自变量对因变量的影响大小
C: C判断异方差
D: D模型趋势
举一反三
- 在回归模型中，t统计值的大小表示（）
- 如何判断回归模型拟合效果好不好？模型好不好？ A: R2值越大模型拟合越好 B: 模型显著性可以看t值和p值 C: 系数符号和大小与实际一致 D: F值可用来显示系数的显著性 E: 模型所选变量可以方便预测未来出行量
- 如何判断回归模型拟合效果好不好？ A: 系数符号和大小与实际一致 B: F值可用来显示系数的显著性 C: 模型所选变量可以方便预测未来出行量 D: 模型显著性可以看t值和p值
- 在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的辅助回归的拟合优度接近于1,则表明模型中存在 ( ) A: 多重共线性 B: 异方差性 C: 序列相关性 D: 高拟合优度
- 多元线性回归模型中,各参数估计量t值都不显著,而模型拟合优度很高,F值也很显著,模型可能存在( )。 A: 异方差性 B: 序列相关 C: 多重共线性 D: 虚拟变量