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关于决定系数,下列说法正确的有( )。

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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  
两变量间回归关系的强度较大  散点图中全部的观察点都排列在一条回归线上  Y的总变异中有81%是由于X的改变而产生的  相关系数r=0.9  决定系数等于相关系数的平方  
决定系数的取值在0到1之间  决定系数越接近于0,说明模型的拟合效果就越好  决定系数为1,说明回归直线可以解释因变量的所有变化  决定系数为0,说明回归直线无法解释因变量的变化  决定系数的取值大体上说明了回归模型所能解释的因变量变化占因变量总变化的比例  
决定系数的取值在一1到1之间  决定系数等于1,说明回归直线可以解释因变量的所有变化  决定系数等于0,说明回归直线无法解释因变量的变化,因变量与自变量无关  决定系数越接近1,回归直线的拟合效果越好  
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  
散点图中所有的实测点都排列在一条回归线上  决定系数即是r2  Y的总变异中有4%可以由X的变化来解释  相关系数|r|=0.2  回归贡献相对较小  
两变量间回归关系的强度较大  散点图中全部的观察点都排列在一条回归线上  Y的总变异中有81%是由于X的改变而产生的  相关系数r=0.9  决定系数等于相关系数的平方  
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  
决定系数的取值在0到1之间  决定系数越接近于0,说明模型的拟合效果就越好  决定系数为1说明回归直线可以解释因变量的所有变化  决定系数为0说明回归直线无法解释因变量的变化  决定系数的取值大体上说明了回归模型所能解释的因变量变化占因变量总变化的比例  
两变量间回归关系的强度较大  散点图中全部的观察点都排列在一条回归线上  Y的总变异中有81%是由于X的改变而产生的  相关系数r=0.9  决定系数等于相关系数的平方  
决定系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度  决定系数的取值在一1到1之间  决定系数等于1,说明回归直线可以解释因变量的所有变化  决定系数等于0,说明回归直线无法解释因变量的变化,因变量的变化与自变量无关  决定系数越接近0,回归直线的拟合效果越好  
散点图中所有的实测点都排列在一条回归线上  决定系数即是r  Y的总变异中有4%可以由X的变化来解释  相关系数|r|=0.2  回归贡献相对较小  
可以为负数  可以为正数  可以大于1  可以等于-1  
两变量间回归关系的强度较大  散点图中全部的观察点都排列在一条回归线上  Y的总变异中有81%是由于x的改变而产生的  相关系数r=0.9  决定系数等于相关系数的平方  
决定系数的取值在0到1之间  决定系数越高,说明模型的拟合效果就越差  决定系数越接近于1,回归直线的拟合效果越差  决定系数为0,说明回归直线无法解释因变量的变化  决定系数为1,说明回归直线可以解释因变量的所有变化  
两变量间回归关系的强度较大  散点图中全部的观察点都排列在一条回归线上  Y的总变异中有81%是由于X的改变而产生的  相关系数r=0.9  决定系数等于相关系数的平方  
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  

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