给出下列结论：在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好；在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适．带状区域的宽度越宽，说明模型的拟合精度越高。以上结论中，正确的有（）个

A.拟合优度R2越接近1，说明拟合的效果越好

B.t检验是用来检验方程整体的显著性的

C.回归的残差平方和占总离差平方和的比重越大，说明拟和的效果越好

D.拟合优度R2的取值范围是-1≤R2≤1

A.决定系数测度回归直线对样本数据的拟合程度

B.决定系数数值越大，回归模型的拟合效果越差

C.决定系数等于1，说明回归模型可以解释因变量的所有变化

D.决定系数取值在0到1之间

E.如果决定系数等于1，所有观测点都回落在回归线上

A．PARAMETER ESTIMATE ：参数估计值

B．VARIABLE ：模型中的回归变量，包括常数项INTERCEPT和回归变量

C．F VALUE ：F值，用此值检验模型中参数均为零的假设

D．R-SQUARE ：R-SQUARE 越大，则表示模型自变量的变异的比重越大，模型拟合的越差，它是评价模型拟合优度的重要指标

A.回归直线可以解释因变量的所有变化

B.回归直线可以解释因变量的部分变化

C.回归直线无法解释因变量的变化

D.回归模型拟合效果较差

A.一元线性回归分析只有一个自变量

B.多元线性回归分析必须有两个或两个以上的自变量

C.在一元线性回归分析中，用数据寻找一条直线的过程也叫做拟合一条直线

D.在一元线性回归模型的检验中，通常可用相关系数r来检验因变量与自变量是否确实存在线性相关，当0.8

E.多元回归效果可用判定系数来评估

A.总体平方和

B.回归平方和

C.残差平方和

D.样本平方和

A.决定系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度

B.决定系数的取值在-1到1之间

C.决定系数等于1，说明回归直线可以解释因变量的所有变化

D.决定系数等于0，说明回归直线无法解释因变量的变化，因变量与自变量无关

E.决定系数越接近0，回归直线的拟合效果越好

A.如果R方上升，则该变量是显著的

B.如果R方下降，则该变量不显著

C.单单R方不能反映变量重要性，不能就此得出正确结论

D.都不正确

A.自然样条

B.光滑样条

C.多项式回归

D.局部回归