高中数学：在回归分析中,相关指数的平方值越大,残差平方和越大还是越小?

高中数学：在回归分析中,相关指数的平方值越大,残差平方和越大还是越小? 用相关指数R 2 的值判断模型的拟合效果，R 2 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， 有如下几个结论：①相关指数R2越大，说明残差平方和越小，模型的拟合效果越好；②回归直线方程：y＝bx+a 求解高中数学统计中回归分析的lxx lxy 代表什么 还有残差平方和Q(α,β) 做回归分析时,残差平方和是专门应用在多元线性回归时的评价参数吗?还是主成分分析法里面专用的参数? “用相关指数R的平方来刻画回归效果,数值越小,说明模型的拟合效果就越好.”这句话是对还是错啊? 在因变量的总离差平方和中, 如果回归平方和所占比重大,剩余平方和所占比重小,则两变量之间（ ）. A 相 若以组数据的总偏差平方和为100,相关指数为0.7,则这组数据的回归平方和是? 在回归分析中,求得相关指数R^2=0.98,则 A,解释变量解对总效应的贡献是11% B, 总偏差平方和,回归平方和 ,残差平方和这三者的关系是什么 总偏差平方和 = 回归平方和 + 残差平方和 若某函数模型相对一组数据的残差平方和为89,其相关指数R^2为0.95,则总偏差平方和为?