判断题低于统计显著性水平上t值代表自变量不能解释因变量。A对B错

判断题
低于统计显著性水平上t值代表自变量不能解释因变量。
A

B


参考解析

解析: 对于任何理论上有意义的变量,如果t值大于l,就应该保留在模型之中,这是一个相当合理的判断准则。较低的t值与假设的因变量与自变量间的关系并不矛盾。一般地,低于统计显著性水平上t值并不代表自变量不能解释因交量.仅意味着在期望的概率水平上的解释能力不够显著。

相关考题:

在均衡分析方法中的边际分析方法中,即分析单位自变量的变动引起的因变量的变动程度,那么边际值为正说明()。A.因变量随自变量的增加而增加B.因变量随自变量的增加而减少C.因变量为极大D.因变量为极小

低于统计显著性水平上t值代表白变量不能解释因变量。( )

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根据下列选项,回答 80~83 题:A.能操纵自变量,能控制因变量B.能操纵自变量,不能控制因变量C.不能操纵自变量,能控制因变量D.不能操纵自变量,不能控制因变量E.以上都不对第 80 题 实验法( )。

统计图中的Y中一般代表(  )A.因变量B.自变量C.数据D.被试变量

估计标准误差是反映()A因变量的估计值;B自变量数列离散程度的标准;C回归方程的代表性的指标;D因变量序列离散程度的指标;E因变量估计值可靠程度的指标;

弹性是()。A、自变量X的1%的变化引起因变量y的变化百分数B、自变量X值的变化引起因变量y的变化C、因变量y值的变化引起自变量X的变化D、因变量y的1%的变化引起自变量X的变化百分数

回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程,将回归方程作为预测模型,根据自变量在预测期的数量变化,预测()在预测期的变化结果的方法。A、预测值B、自变量C、因变量D、观察值

回归分析预测法是指在分析市场现象的()之间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程作为预测模型,根据自变量在预测期的数量变化,预测因变量在预测期的变化结果的方法。A、自变量B、自变量和因变量C、因变量D、预测值

估计标准差是反映()。A、自变量数列的离散程度的指标B、回归方程的代表指标C、因变量估计值可靠程度的指标D、因变量估计值平均数代表性的可靠程度

在均衡分析方法中的边际分析方法中,即分析单位自变量的变动引起的因变量的变动程度,那么边际值为正说明()。A、因变量随自变量的增加而增加B、因变量随自变量的增加而减少C、因变量为极大D、因变量为极小

回归估计标准误差是反映()。A、因变量的估计值B、自变量数列离散程度的指标C、因变量数列离散程度的指标D、回归方程代表性的指标E、因变量估计可靠程度的指标

低于统计显著性水平上t值代表自变量不能解释因变量。

在多元线性回归方程中,()。A、自变量有多个,因变量有一个B、自变量有一个,因变量有多个C、自变量之间不能有较强的线性关系D、t检验与F检验不等价

在多元回归模型的检验中,目的是检验每一个自变量与因变量在指定显著性水平上是否存在线性相关关系的检验是()A、r检验B、t检验C、f检验D、DW检验

回归分析中,自变量和因变量的性质是()。A、自变量是随机的,因变量不是随机的B、自变量不是随机的,因变量是随机的C、自变量、因变量都是随机的D、自变量、因变量都不是随机的

在回归模型中,t统计值的大小表示()A、模型的拟合效果B、自变量对因变量的影响大小C、判断异方差D、模型趋势

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多选题估计标准差是反映()。A自变量数列的离散程度的指标B回归方程的代表指标C因变量估计值可靠程度的指标D因变量估计值平均数代表性的可靠程度

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