-
有下列说法:①在残差图中,残差点比较均匀地落在水平的带状区域内,说明选用的模型比较合适.②相关指数R2来刻画回归的效果, R2值越大, 说明模型的拟合效果越好.③比较两个模型的拟合效果,可以比较残差平方和的大小,残差平方和越小的模型,拟合效果越好.其中正确命题的个数是（ ）
A.0 B.3 C.2 D.1
高二数学选择题中等难度题查看答案及解析
-
有下列说法:①在残差图中,残差点比较均匀地落在水平的带状区域内,说明选用的模型比较合适.②相关指数R2来刻画回归的效果, R2值越大,说明模型的拟合效果越好.③比较两个模型的拟合效果,可以比较残差平方和的大小,残差平方和越小的模型,拟合效果越好.其中正确命题的个数是 （ ）
A.0 B.1 C.2 D.3
高二数学选择题困难题查看答案及解析
-
下列说法：
①在残差图中，残差点比较均匀地落在水平的带状区域内，说明选用的模型比较合适；②用相关指数可以刻画回归的效果，值越小说明模型的拟合效果越好；③比较两个模型的拟合效果，可以比较残差平方和大小，残差平方和越小的模型拟合效果越好．其中说法正确的是( )
A. ①② B. ②③ C. ①③ D. ①②③
高二数学单选题简单题查看答案及解析
-
下列说法：
①在残差图中，残差点比较均匀地落在水平的带状区域内，说明选用的模型比较合适；②用相关指数可以刻画回归的效果，值越小说明模型的拟合效果越好；③比较两个模型的拟合效果，可以比较残差平方和大小，残差平方和越小的模型拟合效果越好．其中说法正确的是( )
A. ①② B. ②③ C. ①③ D. ①②③
高二数学选择题简单题查看答案及解析
-
有下列说法：
①在残差图中，残差点比较均匀地落在水平的带状区域内，说明选用的模型比较合适；
②用相关指数R2来刻画回归的效果，R2值越大，说明模型的拟合效果越好；
③比较两个模型的拟合效果，可以比较残差平方和的大小，残差平方和越小的模型，拟合效果越好．
④在研究气温和热茶销售杯数的关系时，若求得相关指数R2≈0.85，则表明气温解释了15％的热茶销售杯数变化.
其中正确命题的个数是( )
A. 1 B. 2 C. 3 D. 4
高二数学单选题简单题查看答案及解析
-
有下列说法：①在残差图中，残差点比较均匀地落在水平的带状区域内，说明选用的模型比较合适．②相关指数R2来刻画回归的效果，R2值越小，说明模型的拟合效果越好．③比较两个模型的拟合效果，可以比较残差平方和的大小，残差平方和越小的模型，拟合效果越好．其中正确命题的个数是 （ ）
A．0 B．1 C．2 D．3
高二数学选择题简单题查看答案及解析
-
有下列说法：①在残差图中，残差点比较均匀地落在水平的带状区域内，说明选用的模型比较合适．②相关指数R2来刻画回归的效果，R2值越小，说明模型的拟合效果越好．③比较两个模型的拟合效果，可以比较残差平方和的大小，残差平方和越小的模型，拟合效果越好．其中正确命题的个数是 （ ）
A.0 B.1 C.2 D.3
高二数学选择题简单题查看答案及解析
-
有如下几个结论： ①相关指数R2越大，说明残差平方和越小，模型的拟合效果越好； ②回归直线方程：
，一定过样本点的中心：
③残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明选用的模型比较合适； ④在独立性检验中，若公式
，中的|ad-bc|的值越大，说明“两个分类变量有关系”的可能性越强．其中正确结论的个数有（ ）个．A. 1 B. 2 C. 3 D. 4
高二数学单选题中等难度题查看答案及解析
-
有如下几个结论：
①相关指数R2越大，说明残差平方和越小，模型的拟合效果越好；
②回归直线方程：
一定过样本点的中心：（
）
③残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明选用的模型比较合适；
④在独立性检验中，若公式K
中的|ad-bc|的值越大，说明“两个分类变量有关系”的可能性越强．其中正确结论的个数有（ ）个．
A．1
B．3
C．2
D．4高二数学选择题中等难度题查看答案及解析
-
有如下几个结论：
①相关指数
越大，说明残差平方和越小，模型的拟合效果越好；②回归直线方程：
一定过样本点的中心：（
；③残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明选用的模型比较合适；
④在独立性检验中，若公式
中的
的值越大，说明“两个分类变量有关系”的可能性越强.其中正确结论的个数有（ ）个.
A．1 B．3 C．2 D．4
高二数学选择题简单题查看答案及解析
，一定过样本点的中心：
③残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明选用的模型比较合适； ④在独立性检验中，若公式
一定过样本点的中心：（
）
中的|ad-bc|的值越大，说明“两个分类变量有关系”的可能性越强．其中正确结论的个数有（ ）个．
越大，说明残差平方和越小，模型的拟合效果越好；
一定过样本点的中心：（
；
中的
的值越大，说明“两个分类变量有关系”的可能性越强.