为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著，应该采用（ ）。 A、t检验B、OLSC、逐个计算相关系数D、F检验
为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著，应该采用（ ）。
A、t检验
B、OLS
C、逐个计算相关系数
D、F检验
A、t检验
B、OLS
C、逐个计算相关系数
D、F检验
参考解析
解析：多元线性回归模型的F检验，又称为回归方程的显著性检验或回归模型的整体性检验，反映的是多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著。
相关考题：
在多元线性回归分析中，如果F检验表明线性关系显著，则意味着（ ）。A．在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系显著B．所有的自变量与因变量之间的线性关系都显著C．在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系不显著D．所有的自变量与因变量之间的线性关系都不显著
若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。Ⅰ.回归参数估计量非有效Ⅱ.变量的显著性检验失效Ⅲ.模型的预测功能失效Ⅳ.解释变量之间不独立 A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅱ.Ⅲ.ⅣD、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ）Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系Ⅱ.随机误差项服从正态分布Ⅲ.各个随机误差项的方差相同Ⅳ.各个随机误差项之间不相关A：Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB：Ⅰ.Ⅲ.ⅣC：Ⅰ.Ⅱ.ⅣD：Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。 Ⅰ 回归参数估计量非有效 Ⅱ 变量的显著性检验失效 Ⅲ 模型的预测功能失效 Ⅳ 解释变量之间不独立A.I、Ⅱ、ⅢB.I、Ⅱ、IIC.I、Ⅲ、ⅣD.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
下列属于回归模型特性的是（）。A、一元线性回归模型是用于分析一个自变量Y与一个因变量X之间线性关系的数学方程B、判定系数r2表明指标变量之间的依存程度，r2越大，表明依存度越小C、在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可D、在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是等价的
在模型Yt=β0+β1X1t+β2X2t+β3X3t+μt的回归分析结果中，有F=462.58，F的p值=0.000000，则表明（）。A、解释变量X2t对Yt的影响不显著B、解释变量X1t对Yt的影响显著C、模型所描述的变量之间的线性关系总体上显著D、解释变量X2t和X1t对Yt的影响显著
在多元线性回归分析中，如果t检验表明回归系数不显著，则意味着（）A、整个回归方程的线性关系不显著B、整个回归方程的线性关系显著C、该自变量与因变量之间的线性关系不显著D、该自变量与因变量之间的线性关系显著
单选题若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。Ⅰ．回归参数估计量非有效Ⅱ．变量的显著性检验失效Ⅲ．模型的预测功能失效Ⅳ．解释变量之间不独立AⅠ、Ⅱ、ⅢBⅠ、Ⅱ、ⅣCⅠ、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ
单选题在多元线性回归分析中，如果t检验表明回归系数不显著，则意味着（）A整个回归方程的线性关系不显著B整个回归方程的线性关系显著C该自变量与因变量之间的线性关系不显著D该自变量与因变量之间的线性关系显著
不定项题At检验是检验解释变量戈，对因变量），的影响是否显著Bt检验是从回归效果检验回归方程的显著性CF检验是检验解释变量Xl对因变量），的影响是否显著DF检验是从回归效果检验回归方程的显著性