为什么可决系数可以度量模型的拟合优度？在简单线性回归中它与对参数的ｔ检验的关系是什么？

简单线性回归模型与多元回归模型的基本假设（） 对一元线性回归模型进行拟合优度检验利用的是t统计量。（ ） 简单线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的 可决系数在数值上等于简单线性相关系数的平方 在线性回归模型中，可决系数 R2的取值范围是（ ）。 在线性回归模型中，可决系数R2的取值范围是（ ）。 可决系数越接近于1，线性回归模型的解释能力越弱（　　） 可决系数越接近于1，线性回归模型的解释能力越弱（） 多元线性回归模型与简单线性回归模型相比，增加了一个假设是（） 对简单线性回归模型进行显著性检验 多元线性回归中的古典假定与简单线性回归时有什么不同？ 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？ 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。   简单线性回归中，若回归系数为正数，则相关系数也为正数。 估计标准误差与判定系数都是评价回归模型拟合优度的指标，两者的关系是（　　）。 估计标准误差与判定系数都是评价回归模型拟合优度的指标，两者的关系是()。   中国大学MOOC: 在一定程度上表征多元线性回归模型整体拟合优度的指标是哪些？ 除了简单线性回归模型的基本假设条件，多元回归模型还应满足的假设是（） 回归方程的拟合优度的判定系数R2为( )。 下列关于多元线性回归方程的拟合优度的说法，正确的是（）