Question

9．在回归分析中，通常利用分析残差来判断回归方程拟合数据的精确高低，利用R²来刻画回归的效果，以下关于分析残差和R²的描述不正确的是   （　　）

• A． 通过分析残差有利于发现样本数据中的可疑数据
• B． 根据获取的样本数据计算${\sum_{i=1}^n{（{{y_i}-\overline y}）}^2}$，若${\sum_{i=1}^n{（{{y_i}-\overline y}）}^2}$越小，则模型的拟合效果越好
• C． 根据获取的样本数据计算$\sum_{i=1}^n{{{（{{y_i}-\hat y}）}^2}}$，若$\sum_{i=1}^n{{{（{{y_i}-\hat y}）}^2}}$越大，则模型的拟合效果越差
• D． 根据获取的样本数据计算R²，若R²=0.85，则表明解释变量解释了85%的预报变量变化

Answer 1

分析 在回归分析模型中，残差平方和越小，说明模型的拟合效果越好，残差平方和越大，说明模型的拟合效果越差，可得结论．

解答 解：在回归分析模型中，残差平方和越小，说明模型的拟合效果越好，残差平方和越大，说明模型的拟合效果越差，
故选：B．

点评 本题考查残差平方和与模型的拟合效果的关系，考查了学生对概念的理解，属于基础题．