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

模型中，根据拟合优度与统计量的关系可知，当R2=0时，有（ ）。 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 为什么用可决系数R2评价拟合优度，而不是用残差平方和作为评价标准？ 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。（ ） 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，模型的拟合程度越好 判定系数r2表明指标变量之间的依存程度，r2越大表明依存度越小。（） 判定系数r2表明指标变量之间的依存程度，r2越大表明依存度越小。() 假设R2=22,当执行R3=TRUNC【R2】时,是将值2.0赋给变量R3（SIEMENS系统）（） 假设R2=2.2，当执行R3=TRUNC[R2]时，是将值2.0赋给变量R3（SIEMENS系统）（） R2越小，则方程拟合的越不好 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，表明依存度越小。(　　) 假设R1=1.8,当执行取整运算指令R2=TRUNC（R1）时,是将值2.0赋给变量R2（SIEMENS系统）（） 假设R1=8，当执行取整运算指令R2=TRUNC（R1）时，是将值0赋给变量R2（SIEMENS系统）（） 残差图、均方误差（MSE）、拟合优度（R^2）都可以用来评价回归模型的拟合效果。   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（  ）。 在多元线性回归分析中，增加解释变量的个数会使回归方程的R2变大。 在n=45的一组样本估计的线性回归模型，包含有4个解释变量，若计算的R2为0．8232，则调整的R2为（） 在n=45的一组样本估计的线性回归模型，包含有4个解释变量，若计算的R2为0．8232，则调整的R2为（　　）。 四格表r2检验，当n≥40，且l≤T<5时，校正r2=4．89与未校正r2值相比，可使 在n＝45的一组样本估计的线性回归模型中，包含有4个解释变量，若计算的R2为0.8232，则调整的R2为（　　）。