二元线性回归模型Y=β0+β1X1+β2X2中，根据调查资料算得调整后的判定系数及R2=0.9987，则表明（）。

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β0+β1x反映了由于x的变化而引起的Y的线性变化 ε反映了除x和Y之间的线性关系之外的随机因素对Y的影响在一元回归模型中把除x之外的影响Y的因素都归人中 ε可以由x和Y之间的线性关系所解释的变异性

越接近于1 越接近于0 越接近于3 越接近于-1

1 2 3 4

A B C D

1 2 3 4

+β

x反映了由于x的变化而引起的y的线性变化 ε反映了除x和y之间的线性关系之外的随机因素对y的影响在一元回归模型中把除x之外的影响y的因素都归入ε中 ε可以由x和y之间的线性关系所解释的变异性

简单相关系数偏相关系数复相关系数判定系数

Y=β₀+β₁X+ε Y=β₀+β₁X Y=β₁X₁+β₂X₂+ε Y=X+e

Y=β0+β1X+ε Y=β0+β1X Y=β1X1+β2X2+ε Y=X+ε

β0是因变量Y的均值 β1是回归直线的斜率 ε是不能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性 β1表示X每变动一个单位时Y的平均变动量 ε是随机变量

Y=β0+β1X1+β2X2 Y=β0+β1X1+β2X2+ε E（Y）=β0+β1X1+β2X2+ε =β0+β1X1+β2X2+（选项不全）

当自变量X=0时，因变量Y的期望值当自变量X变动1个单位时，因变量Y的平均变动数量当自变量X=0时，自变量X的期望值当因变量Y变动1个单位时，自变量X的平均变动数量

等于0.8451 等于0.8269 统计含义是：亩产量的全部离差中，有84.51%可以由降雨量与气温的二元回归方程所解释统计含义是：亩产量的全部离差中，有82.69%可以由降雨量与气温的二元回归方程所解释

1 2 3 4

ε β0 β0+β1X β1

一元回归模型二元回归模型多元回归模型非性线回归模型

变量x1对y的线性效果显著无法拒绝β2=0的原假设可以拒绝β4=0的原假设变量x4对y的线性效果显著

X和Y的线性关系对Y的影响由自变量X的变化引起因变量Y的变化 X与Y的线性关系对X的影响除X和Y的线性关系之外的随机因素对Y的影响