你可能感兴趣的试题
决定系数测度回归模型对样本数据的拟合程度 决定系数取值越大，回归模型的拟合效果越差 决定系数等于1，说明回归模型可以解释因变量的所有变化 决定系数取值在[0，1]之间 如果决定系数等于1，所有决定系数等于1，所有观测点都会落在回归线上
回归分析法得出的有关市盈率估计方程具有很强的时效性 尚有该模型没有捕捉到的其他重要因素 当市场兴趣发生变化时，表示各变量权重的那些系数将有所变化 能成功地解释较长时间内市场的复杂变化
回归模型的设定必须满足一定的假定条件 在回归模型满足经典假设时，用最小二乘法得到的结果是无偏且有效的 应该用回归模型，可以进行预测 如果所得到的回归模型存在多重共线性等问题时，不可以用该模型进行预测。
决定系数测度回归模型对样本数据旳拟合程度 决定系数取值越大， 回归模型旳拟合效果越差 决定系数等于 1， 阐明回归模型可以解释因变量旳所有变化 决定系数取值在[0， 1] 之间 假如决定系数等于 1， 所有观测点都会 落在回归线上
如果模型的R很接近1，可以认为此模型的质量较好 如果模型的R很接近0，可以认为此模型的质量较好 R的取值范围为R>1 调整后的R测度多元线性回归模型的解释能力没有R好
该模型能解释某一时刻股价的表现 回归分析法得出的有关市盈率估计方程具有很强的时效性 能成功地解释较长时间内市场的复杂变化 很少能成功解释较长时间内市场的复杂变化
一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量y之间线性关系的数学方程 判定系数r2(上标)表明指标变量之间的依存程度，r2(上标)越大，表明依存度越大 在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可 在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
如果使用横断面数据进行回归分析会使R2的值上升。 回归分析对估计利息收入不再适用。 一些没有包括在模型中的新因素引起了收入的变化。 线性回归分析会提高模型的可信度。
决定系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度 决定系数数值越大，回归模型的拟合效果越差 决定系数等于1,说明回归模型可以解释因变量的所有变化 决定系数取值在0到1之间 如果决定系数等于1,所有观测点都回落在回归线上
回归分析法得出的有关市盈率估计方程具有很强的时效性 尚有该模型没有捕捉到的其他重要因素 当市场兴趣发生变化时，表示各变量权重的那些系数将有所变化 能成功地解释较长时间内市场的复杂变化
一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程 判定系数R2表明指标变量之间的依存程度，R2越大，表明依存度越大 在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可 在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
这些模型的有效性有限 这些模型短期是有效的 这些模型长期是有效的 在新兴市场比较有效
根据自变量的个数分为一元回归分析预测法、二元回归分析预测法和多元回归分析预测法 根据自变量和因变量之间是否存在线性关系，分为线性回归预测和非线性回归预测 根据回归分析预测模型是否带虚拟变量，分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型 根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量，分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型
一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程 判定系数r2表明指标变量之问的依存程度，r2越大，表明依存度越大 在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可 在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
在一元线性回归分析中，只进行回归系数b的t检验是足够的 在一元线性回归分析中，应当同时进行回归系数b的t检验和模型整体的F检验 在多元回归分析中，回归系数b的t检验和模型整体的F检验是等价的 在多元回归分析中，回归系数b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
Adjusted数值上可能大于1 AdjustedR²考虑到自变量个数对决定系数的影响 AdjustedR²的取值范围大于0 AdjustedR²适用于多元回归模型 AdjustedR²越高，模型的拟合效果就越好
R2越接近0，回顾模型的拟合效果越差 R2是回归模型所能解释的因变量变化占因变量总变化的比例 R2数值越大，回归模型的拟合效果越好 R2的取值范围是大于0 自变量个数对R2没有影响
湘公网安备 43130202000226号