有如下几个结论： 用相关指数R2的值判断模型的拟合效果，R2越大，说明残差平方和越小，模型的拟合效果越好，故①正确；在回归分析中，回归直线过样本点中心：（.x，.y）点，故②正确；带状区域的宽度越窄，说明模型的拟合精度越高．故.
下列命题正确的有 ①R 2 越大拟合效果越好，故①不正确，②由存在性命题的否定是全称命题得②正确，③正态分布函数曲线的特点是：关于x=0对称，在x=0处达到最大值，且p（ξ＜0）=1 2，若P（ξ＞1）=p则若P（ξ＜-1）.
在回归分析中，给出下列结论： 用相关指数R2的值判断模型的拟合效果，R2越大，模型的拟合效果越好，故②正确，①不正确；可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越小，模型的拟合效果越好，故③不正确；可用残差图判断模型的拟合效果，残差.
用R语言做线性拟合(lm)时，为什么是p值越小拟合效果越好？ 比如以x的t检验为例，t值是 9.464，p值时1.49e-12：Coefficients：Estimate Std.Error…
线性回归方程，为什么R的平方越大拟合效果就越好？ R的平方愈接近1，这说明拟合效果就越好.拟合的函数愈逼真.
