已知五元标准线性回归模型估计的残差平方和为，样本容量为46，则随机误差项的方差估计量为( )

线性回归分析中,回归平方和等于300,残差平方和等于200,则决定系数为 已知回归平方和SSR=4584，残差平方和SSE=146，则判定系数（） 只有含常数项模型中，总离差平方和分解成回归平方和和残差平方和。（） 对模型最小二乘回归结果显示，样本可决系数为0. 92，样本容量为30，总离差平方和为500，则估计的标准误差为(    )。 根据某地区2005-2015年农作物种植面积（X）与农作物产值（Y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到判定系数R=0.9，回归平方和ESS=90，则回归模型的残差平方和RSS为（） 根据某地区2005-2015年农作物种植面积(X)与农作物产值(Y)，可以建立一元线性回归模型，估计结果得到判定系数R=0.9，回归平方和ESS=90，则回归模型的残差平方和RSS为（ ）。 根据某地区2005-2015年农作物种植面积（X）与农作物产值（Y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到判定系数R2=0.9，回归平方和ESS=90，则回归模型的残差平方和RSS为（　　）。 根据某地区2005?2015年农作物种植面积（X）与农作物产值（Y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到可决系数R2＝0.9，回归平方和ESS＝90，则回归模型的残差平方和RSS为（）。 根据某地区2005-2015年农作物种植面积（X）与农作物产值（Y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到判定系数R2=0.9，回归平方和ESS=90，则回归模型的残差平方和RSS为（） 根据某地区2005～2015年农作物种植面积（x）与农作物产值（y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到可决系数R2＝0.9，回归平方和ESS＝90，则回归模型的残差平方和RSS为（　　）。 根据某地区2005～2015年农作物种植面积（x）与农作物产值（y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到可决系数R2＝0.9，回归平方和ESS＝90，则回归模型的残差平方和RSS为（） 在多元线性回归模型中,回归平方和与总离差平方和的比值称为 若对一元回归模型做GQ检验，按解释变量递增的顺序对样本进行排序，计算得统计量F值等于12，且第一段回归的残差平方和小于第二段回归的残差平方和。F分布的临界值为2.98，那么模型中 总平方和可以分解成两部分，回归平方和和残差平方和。 总离差平方和TSS、残差平方和RSS与回归平方和ESS三者的关系是（）。 总离差平方和TSS、残差平方和RSS与回归平方和ESS三者的关系是 （ ） 中国大学MOOC: 1. 若对一元回归模型做GQ检验，按解释变量递增的顺序对样本进行排序，计算得统计量F值等于10.52，且第一段回归的残差平方和大于第二段回归的残差平方和。F分布的临界值为2.98，那么模型中（ ） 总体平方和TSS反映（）之离差的平方和；回归平方和ESS反映了（）之离差的平方和；残差平方和RSS反映了（）之差的平方和。 非线性回归模型，按其形式和估计方法的不同，可以分为()。Ⅰ.非标准线性回归模型Ⅱ.可线性化的非线性回归模型Ⅲ.不可线性化的非线性回归模型Ⅳ.非回归模型 下列关于回归平方和的说法，正确的有（ ） Ⅰ.总的变差平方和与残差平方和之差 Ⅱ.无法用回归直线解释的离差平方和 Ⅲ.是回归值y与均值离差的平方和 Ⅳ.实际值y与均值离差的平方和