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
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.Ⅲ
B、Ⅰ.Ⅲ
C、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
D、Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
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.Ⅲ
B、Ⅰ.Ⅲ
C、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
D、Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
参考解析
解析:R的取值在[0,1]区间内,R越接近1,表明回归拟合效果越好;R越接近0,表明回归拟合效果越差。题中,R=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>Fα(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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下列方法不可以用来检验回归方程显著性的是( )。A.相关系数法。对于给定的显著性水平α,当相关系数r的绝对值大于临界值r1-α/2(n-2)时,便认为两个变量间存性关系,所求得的回归方程是显著性的B.方差分析法C.计算F比,对于给定的显著性水平α,当F>F1-α(fR,fE)时,认为回归方程显著D.定性分析法
根据资料计算的判定系数R2=0.96978,这表明( )。A.在Y的总变差中,有96.98%可以由解释变量X做出解释B.回归方程对样本观测值的拟合程度良好C.在Y的总变差中,有3.02%可以由解释变量X做出解释D.回归方程对样本观测值的拟合优度不高
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
在用EXCEL进行回归分析时,输出的方差分析表中,Significance F的值是( ).A给定显著性水平时的F检验的临界值B检验统计量F的数值C检验整个回归方程的F检验的p值D检验单个回归系数的t检验的p值
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
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
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: 按拟合的回归方程,豆油期价每上涨10元/吨,棕榈油期价( )元/吨。A.平均下跌约12.21B.平均上涨约12.21C.下跌约12.21D.上涨约12.21
剩余变差是指()。A、随机因素影响所引起的被解释变量的变差B、解释变量变动所引起的被解释变量的变差C、被解释变量的变差中,回归方程不能做出解释的部分D、被解释变量的总变差与回归平方和之差E.被解释变量的实际值与回归值的离差平方和
单选题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(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AⅠ、ⅡBⅠ、ⅢCⅡ、ⅣDⅢ、Ⅳ