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。（ ）

模型中，根据拟合优度与统计量的关系可知，当R2=0时，有（ ）。 在建立多元回归模型时，增加与实际问题有关的解释变量，模型的R2增大。（　　） 在建立多元回归模型时，增加与实际问题有关的解释变量，模型的R2增大（） 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 在建立的多元回归模型时，增加与实际问题有关的觯释变量，模型的R2增大。() 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。（ ） 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。 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。   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。 —元回归模型和多元回归模型的划分依据是（）。 R2越小，则方程拟合的越不好 简单线性回归模型与多元回归模型的基本假设（） 多元回归修正自由度的判定系数R的性质包括（ ）。?Ⅰ.≤R2?Ⅱ.〈1?Ⅱ.一定大于0?Ⅳ.未必都大于0 一元回归模型和多元回归模型的划分依据是 （ ）。 一元回归模型和多元回归模型的划分依据是 （ ）。   在多元回归方程中，一般用（）来判断方程的拟合程度 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 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（ ）。