调整的R2（）。<br/>Ⅰ．可剔除变量个数对拟合优度的影响<br/>Ⅱ．2的值永远小于R2<br/>Ⅲ．同时考虑了样本量与自变量的个数的影响<br/>Ⅳ．当n接近于k时，2近似于R2

模型中，根据拟合优度R²与F统计量的关系可知，当R²=0时，有（  ）。 模型中，根据拟合优度与统计量的关系可知，当R2=0时，有（ ）。 在多元回归分析中，检验方程的拟合优度用调整后的R的平方效果更好。 赤池信息准则和施瓦茨准则是为了比较所含解释变量个数不同的多元回归模型的拟合优度。（ ） 拟合优度检验 模型中，根据拟合优度R与F统计量的关系可知，当R=0时，有（ ）。 模型中，根据拟合优度R与F统计量的关系可知，当R=0时，有（ ）。 （名词解析） 拟合优度 最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变量的显著性检验和（）。 最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变量的显著性检验和（） 在多元回归模型中，方程的拟合优度R2越接近0，模型的预测能力会越好。（ ） （名词解析） 拟合优度检验 线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高，模型拟合效果越好；可决系数越小，模型拟合效果越差。 统计检验中的拟合优度检验，用判定系数的R2大小来检验。R2值越接近于0，越表明( )。 下列关于决定系数R2的说法，正确的有（　　）。Ⅰ残差平方和越小，R2越小Ⅱ残差平方和越小，R2越大ⅢR2=1时，模型与样本观测值完全拟合ⅣR2越接近于0，模型的拟合优度越高 下列关于决定系数R2的说法，正确的有（　　）。Ⅰ．残差平方和越小，R2越小Ⅱ．残差平方和越小，R2越大Ⅲ．R2＝1时，模型与样本观测值完全拟合Ⅳ．R2越接近于0，模型的拟合优度越高 多元线性回归中，可决系数是评价模型拟合优度好坏的最佳标准。 下列关于决定系数R²的说法，正确的有（  ）。Ⅰ 残差平方和越小，R²越小Ⅱ 残差平方和越小，R²越大Ⅲ R²=1时，模型与样本观测值完全拟合Ⅳ R²越接近于0，模型的拟合优度越高 下列关于决定系数R2的说法，正确的有（）。<br/>Ⅰ．残差平方和越小，R2越小<br/>Ⅱ．残差平方和越小，R2越大<br/>Ⅲ．R2＝1时，模型与样本观测值完全拟合<br/>Ⅳ．R2越接近于0，模型的拟合优度越高 反映回归直线拟合优度的指标有（ ）。