在大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中．判定系数R2=0．962，F统计量为256．39，给定显著性水平(a=0．05)对应的临界值Fa=3．56。这表明该回归方程( )。Ⅰ．拟合效果很好Ⅱ．预测效果很好Ⅲ．线性关系显著Ⅳ．标准误差很小A.Ⅰ、ⅡB.Ⅰ、ⅢC.Ⅱ、ⅣD.Ⅲ、Ⅳ
在大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中．判定系数R2=0．962，F统计量为256．39，给定显著性水平(a=0．05)对应的临界值Fa=3．56。
这表明该回归方程( )。
Ⅰ．拟合效果很好
Ⅱ．预测效果很好
Ⅲ．线性关系显著
Ⅳ．标准误差很小
这表明该回归方程( )。
Ⅰ．拟合效果很好
Ⅱ．预测效果很好
Ⅲ．线性关系显著
Ⅳ．标准误差很小
A.Ⅰ、Ⅱ
B.Ⅰ、Ⅲ
C.Ⅱ、Ⅳ
D.Ⅲ、Ⅳ
B.Ⅰ、Ⅲ
C.Ⅱ、Ⅳ
D.Ⅲ、Ⅳ
参考解析
解析：R2的取值在[0，1]区间内，R2越接近1，表明回归拟合效果越好；R2越接近0，表明回归拟合效果越差。题中，R2=0．962，可以看出该回归方程回归拟合效果较好。根据决策准则，如果F>Fa(k，n—k—1)，则拒绝H0：β1=β2=…=βk=0的原假设，接受备择假设H1：βj(j=1，2，…，k)不全为零，表明回归方程线性关系显著。题中，F=256．39>3．56，线性关系显著。@##
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对某回归方程的某个回归系数进行显著性检验，经计算得到其t统计量值为5.8，如果相应的t分布的右侧临界值t0.025=2.447，则表明在0.05的显著性水平下，可以认为该变量对因变量有显著影响。A．正确B．错误
二元线性回归模型Y=β0+β1X1+β2X2中，根据调查资料算得调整后的判定系数及R2= 0.9987，则表明( )。A．表明被解释变量的总变差中有99.87%的信息可由解释变量作出解释B．表明被解释变量的总变差中有0.13%的信息未被解释变量作出解释C．模型的拟合优度不高D．总体平方和与回归平方和较远E．总体平方和与残差平方和较近
下列关于反向大豆提油套利操作的描述中，正确的有（ ）。A.在大豆期货价格偏低，豆油和豆粕期货价格偏高时使用B.卖出大豆期货合约，同时买入豆油期货和豆粕期货合约C.在大豆期货价格偏高，豆油和豆粕期货价格偏低时使用D.买入大豆期货合约，同时卖出豆油期货和豆粕期货合约
在大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量》的回归模型中.判定系数R^2 =0. 962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α=0.05）对应的临界值Fα=3. 56.这表明该回归方程（ ）。Ⅰ.拟合效果很好Ⅱ.预侧效果很好Ⅲ.线性关系显著Ⅳ.标准误差很小A.Ⅱ.ⅢB.Ⅰ.ⅢC.Ⅱ.ⅣD.Ⅲ.Ⅳ
在大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中，判定系数R=O.962,F统计量为256.39，给定显著性水平(α=0.05)对应的临界值Fα=3.56。这表明该回归方程（ ）。Ⅰ.拟合效果很好Ⅱ.预测效果很好Ⅲ.线性关系显著Ⅳ.标准误差很小 A、Ⅰ.Ⅱ.ⅢB、Ⅰ.ⅢC、Ⅰ.Ⅱ.ⅣD、Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝功加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中，判断系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平(α=0.05)对临界值为Fα=3.56，这表明回归方程（ ）。A. 拟合效果好B. 预测效果好C. 线性关系显著D. 标准误差很小
大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝功加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中，判断系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平(α=0.05)对临界值为Fα=3.56，这表明回归方程（ ）。A、拟合效果好B、预测效果好C、线性关系显著D、标准误差很小
以棕榈油期货价格P为被解释变量，豆油期货价格Y为解释变量进行一元线性回归分析。结果如下： 在显著性水平a=0．05条件下，豆油期价与棕榈油期价的线性关系（ ）。A.无法判断B.较差C.不显著D.显著
大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量）的回归模型中，判断系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α=0.05）对临界值为Fα=3.56，这表明回归方程（ ）。A.拟合效果好B.预测效果好C.线性关系显著D.标准误差很小
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