关于多元线性回归的问题。应该如何计算不同自变量对因变量的贡献率呢？ 比如说在A和B两个地点的某因变量Y同时受到自变量M和N的影响，那我应该怎么确定在这两个地点哪个的M对Y的…
用解释变量对预报变量的贡献率R 相关指数R2可以刻画回归模型的拟合效果，R2越接近于1，说明模型的拟合效果越好，RB2＞RA2，两个回归模型相比较，拟合效果较好是B，故答案为：B
给出下列四个命题，其中正确的一个是（ ） 对于A，相关指数表示一元多项式回归方程估测的可靠程度的高低，并不是预报变量对解释变量的贡献率是80%，故错；B：由独立性检验知识知两个变量的2×2列联表中，对角线上数据的乘积相差越大，说明这两个变量有关系成立的可能性就越大，故B不正确；C：用相关指数R 2 来刻画回归效果，R 2 越大，说明模型的拟合效果越好，C不正确，D：根据线性相关系数r的意义可知，当r的绝对值越接近于1时，两个随机变量线性相关性越强，所以D为真命题．故选D．
