问答题从20的样本中得到的有关回归结果是:SSR=60,SSE=40。要检验x与y之间的线性关系是否显著,即检验假设:H0:β1=0检验x与y之间的线性关系是否显著?

问答题
从20的样本中得到的有关回归结果是:SSR=60,SSE=40。要检验x与y之间的线性关系是否显著,即检验假设:H0:β1=0检验x与y之间的线性关系是否显著?

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在求出y随x变化的直线回归方程后,判断回归方程是否显著,需进行显著性检验,如检验的结果是接受零假设,那就意味着A、y与x无直线关系B、y与x有直线关系C、方程求得有问题D、x与y之间毫无关系E、y与x有曲线关系

检验回归系数和回归方程的线性关系是否显著,正确的说法是( )。A.F检验用来检验回归系数的显著性,其假设为H0:β1=0;H0:β1≠0B.F检验用来检验回归方程线性关系是否显著,其假设为:H0:回归方程线性关系不显著;H1:回归方程线性关系显著C.t检验用来检验回归系数的显著性,其假设为H0:β1=0;H0:β1≠0D.t检验用来检验回归方程线性关系是否显著,其假设为:H0回归方程线性关系不显著;H1:回归方程线性关系显著

拟合优度检验和方程显著性检验之间的联系为( )。A.两者是从不同原理出发的两类检验B.拟合优度检验是从已经得到的估计的模型出发,检验它对样本观测值的拟合程度C.方程的显著性检验是从样本观测值出发检验模型总体线性关系的显著性D.拟合优度检验是从样本观测值出发检验模型总体线性关系的显著性E.方程的显著性是从已经得到的估计的模型出发,检验它对样本观测值的拟合程度此题为多项选择题。请帮忙给出正确答案和分析,谢谢!

对回归方程线性关系显著性的检验中,显著性水平。是( )。A.原假设H0为正确时被拒绝的概率B.原假设H0为正确时被接受的概率C.原假设H0为不正确时,被拒绝的概率D.原假设H0为不正确时,被接受的概率

在假设检验中,下面的说法正确的是( )。A.建立假设时,有原假设H0和备择假设H1B.已知μ0,可假设H0:μ=μ0,H1:μ≠μ0检验样本均值是否为μ0C.正态总体σ己知时,μ的显著性水平为α的检验采用作为检验统计量D.假设H0:μ≤μ0,H1:μ>μ0,是双侧假设检验E.假设H0:μ=μ0,H1:μ≠μ0,是双侧假设检验

随机抽取一个n=100的样本,计算得到x=60,s=15,要检验假设H0:μ=65,H1:μ≠ 65,则检验的统计量的值为()。A.-3.33B.3.33C.-2.36D.2.36

在k元回归中,n为样本容量,SSE为残差平方和,SSR为回归平方和,则对回归方程线性关系的显著性进行检验时构造的F统计量为()。

根据某地区1996-2015年的亩产量(公斤,y)、降雨量(毫米、x1)以及气温(度,x2)的统计数据进行回归分析,得到如下结果:R=0.9193,R2=0.8451,调整R2=0.8269对于回归方程来说,( )。A.t检验是检验解释变量xi对因变量y的影响是否显著B.t检验是从回归效果检验回归方程的显著性C.F检验是检验解释变量xi对因变量y的影响是否显著D.F检验是从回归效果检验回归方程的显著性

根据某地区 1966-2015 年的亩产量(公斤,y)/降雨量(毫米、 )以及气温(度,)的统计数据进行回归分析,得如下结果:y?? -834.05? 2.6869x?+59.0323x?R=0.9193, R2=0.8451 调整 R2=0.8269请根据上述资料回答下列问题:对于回归方程来说,( )A.t 检验是检验解释变量Xi对因变量 y 的影响是否显著B.t 检验是从回归效果检验回归方程的显著性C.F 检验是检验解释变量Xi对因变量 y 的影响是否显著D.F 检验是从回归效果检验回归方程的显著性

如果对简单线性回归模型进行假设检验的结果是不能拒绝H0,这就意味着()A、该模型有应用价值B、该模型无应用价值C、X与Y之间一定无关D、尚无充分证据说明X与Y之间有线性关系

在相关分析中,由于样本的随机性、样本容量少等原因,常常要对其进行相关系数的检验,其检验的假设为()。A、H0:两变量之间不存在显著相关关系B、H0:两变量之间不存在显著相关关系C、H0:两变量之问不存在显著相关关系D、H0:两变量之间不存在显著的线性相关关系

从20的样本中得到的有关回归结果是:SSR=60,SSE=40。要检验x与y之间的线性关系是否显著,即检验假设:H0:β1=0。是拒绝原假设还是不拒绝原假设?

从20的样本中得到的有关回归结果是:SSR=60,SSE=40。要检验x与y之间的线性关系是否显著,即检验假设:H0:β1=0。检验x与y之间的线性关系是否显著?

()的显著性检验就是要检验自变量x对因变量y的影响程度是否显著。

总变差平方和SST、回归平方和SSR、回归残差平方和SSE之间的关系是()。A、SST=SSR+SSEB、SST=SSR-SSEC、SSR=SST+SSED、SSE=SST+SSR

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

检验自变量x对因变量y的影响程度是否显著,通常是指()A、回归系数的显著性检验B、相关系数的显著性检验C、回归方程的显著性检验

单选题关于相关与回归,哪项是不正确的?(  )A相关系数的假设检验P值越小,则变量x与y间存在线性关系的可能性越大B同一样本的b和r的假设检验结果相同C建立一个回归方程,且有显著意义,则有一定把握认为x和y间存在因果关系D样本回归系数b0,且有显著意义,可认为两变量呈负相关Esy,x为各观察值距回归直线的标准差,若变量x与y的相关系数r=1,则必定sy,x=0

单选题如果对简单线性回归模型进行假设检验的结果是不能拒绝H0,这就意味着()A该模型有应用价值B该模型无应用价值CX与Y之间一定无关D尚无充分证据说明X与Y之间有线性关系

单选题用于检验解释变量x和被解释变量y之间的线性关系是否显著的是()A经济意义检验B拟合程度分析Ct检验DF检验

单选题用于检验解释变量x和被解释变量y之间的线性关系是否显著的检验方法是A拟合程度分析B经济意义检验Ct检验DF检验

单选题检验自变量x对因变量y的影响程度是否显著,通常是指()A回归系数的显著性检验B相关系数的显著性检验C回归方程的显著性检验

问答题从20的样本中得到的有关回归结果是:SSR=60,SSE=40。要检验x与y之间的线性关系是否显著,即检验假设:H0:β1=0是拒绝原假设还是不拒绝原假设?

多选题At检验是检验解释变量xi对因变量y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xi对因变量y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

单选题关于相关与回归,哪项是错误的?(  )A样本回归系数60,且有显著意义,可认为两变量呈负相关B同一样本的6和r的假设检验结果相同C建立一个回归方程,且b有显著意义,则有一定把握认为x和y间存在因果关系D相关系数的假设检验P值越小,则变量x与y间存在线性关系的可能性越大Esy,x为各观察值距回归直线的标准差,若变量x与y的相关系数r=1,则必定sy,x=0

单选题回归分析中t检验是回归系数的显著性检验,以下说法不正确的是()。At检验用于判定预测模型变量x和y间线性关系是否成立B数据样本量n对回归系数和回归检验有重要影响Ct分布表的t值只与数据样本量n有关Dtbt值,说明回归系数显著性不为0,参数t检验通过,变量x和y间线性关系合理

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