多项选择题
一般非线性回归，Matlab调用的函数命令格式为[beta，r，J]=nlinfit（x，y，’model’，beta0），以下描述正确的是：（）。
A.beta为估计出的回归参数值，r为残差，J为Jacobian矩阵
B.给出样本点对应的数据矩阵或向量：x，y，不指定model、beta0等输入项的具体形式或取值，缺省时，也可以回归出非线性函数的系数
C.beta0为回归参数的初始值，这个一般是根据经验主观确定的，并没有非常科学的确定方法
D.x为自变量，y为因变量，model为事先定义好的函数文件，即回归函数的m文件
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多项选择题
线性回归模型中，对于拟合优度R2描述正确的是：（）。
A.R2通常等于回归平方和与总体平方和的比值
B.R2越接近1，说明模型拟合效果越好，回归越显著
C.R2取值范围为[0，1]
D.R2越接近0，说明模型拟合效果越好，回归越显著 -
单项选择题
在非线性回归中，对于单变量非线性回归时，一般首先考虑配曲线的方法，即首先通过画散点图，配曲线，然后再拟合求解模型参数的方法进行，这里常用的非线性曲线有：双曲线，幂函数曲线，指数曲线，倒指数曲线，对数曲线，S型曲线等。但是，现实中也会经常遇到无法配出规律相符的曲线的情况，此时可以采用的方法有：（）。
A.从双曲线，幂函数曲线，指数曲线，倒指数曲线，对数曲线，S型曲线这些类型中尽量找出一种最匹配的硬性进行回归建模
B.考虑用多项式回归、神经网络等方法
C.用线性回归方法
D.没有办法 -
单项选择题
在线性回归模型中，通常用来检验回归模型的统计量一般有三个，分别为R2、F值、P值，以下描述正确的是：（）。
A.R2越接近1、F值越大（大于在样本容量确定的情况下的F分布的临界值）、P值越大（大于给定的显著性水平），则回归拟合效果越好
B.R2越接近1、F值越小（小于在样本容量确定的情况下的F分布的临界值）、P值越大（大于给定的显著性水平），则回归拟合效果越好
C.R2越接近1、F值越大（大于在样本容量确定的情况下的F分布的临界值）、P值越小（小于给定的显著性水平），则回归拟合效果越好
D.R2越接近0、F值越小（小于在样本容量确定的情况下的F分布的临界值）、P值越大（大于给定的显著性水平），则回归拟合效果越好
