运用回归模型进行预测时，通常使用回归平方和占总的离差平方和的比重来衡量模型的拟合优良程度，并称其为判定系数，其取值范围为【0，1】（）

A、残差平方和占总离差平方和的比重

B、总离差平方和占回归平方和的比重

C、回归平方和占总离差平方和的比重

D、回归平方和占残差平方和的比重

A.判定系数

B.相关系数

C.回归系数

D.离差系数

A.总离差平方和

B.回归平方和

C.残差平方和

D.估计标准误差

A.一元线性回归预测是回归预测的基础，预测对象只受一个主要因素影响

B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验，通常用的检验法是相关系数检验法

C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比，是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标

D.如果相关系数r=0，表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1，则表示自变量与因变量无线性关系

一个二元线性回归模型的回归结果如下表所示：

方差来源 平方和 自由度

来自残差 17058 32

来自回归 26783 2

来自总离差 43841 34

(1)求样本容量n;(2)求可决系数;

(3)根据以上信息，在给定显著性水平下，可否检验两个解释变量对被解释变量的联合影响是否显著，为什么？

A、回归平方和

B、残差平方和

C、剩余平方和

D、总离差平方和

A.残差平方和、区组平方和

B.回归平方和、残差平方和

C.残差平方和、组间平方和、区组平方和

D.回归平方和、系统误差平方和、残差平方和