回归直线拟合的好坏取决于SSR及SSE的大小()
根据两个自变量得到的多元回归方程为 ,并且已知n=10,SST=6 724.125,SSR=6 216.375, =0.0813, =0.056 7。要求: 在a=0.05的显著性水平下,x1,x2与y的线性关系是否显著?
在k元回归中,n为样本容量,SSE为残差平方和,SSR为回归平方和,则对回归方程线性关系的显著性进行检验时构造的F统计量为( )。
简述砂浆回收机SSR-200T的操作步骤和要求。
设SSR=36,SSE=4,n=18。要求: (1)计算判定系数R2并解释其意义。 (2)计算估计标准误差se并解释其意义。
证明平方和分解公式:SST=SSE+SSR
从20的样本中得到的有关回归结果是:SSR=60,SSE=40。要检验x与y之间的线性关系是否显著,即检验假设:H0:β1=0是拒绝原假设还是不拒绝原假设?
建立SSR标记必须克隆足够数量的SSR并进行测序,设计相应的PCR引物。请说出其一般程序。
SSR/SST越小,回归直线拟合得越好。()
总变差平方和(SST)、回归平方和(SSR)、剩余平方和(SSE)三个平方和的关系可表示为 ( )