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

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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回归模型， 回归模型，,i=1，，25中，总体方差未知，检验时，所用的检验统计量服从（）。
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整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。
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根据经验,D－W统计量在1.5－2.5之间表示回归模型没有显著自相关问题。() 此题为判断题(对，错)。
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在一元线性回归模型中，e表示()。A、估计值Y在回归直线上的截距B、回归直线的斜率C、误差即实际值和估计值之间的差额D、因变量
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在回归中,在95%的统计置信度下,显着的回归模型的特征描述正确的为:() A.只要P值B.决定系数R2的含义是回归方程模型所代表的Y的变异的百分比;C.决定系数的大小与回归是否显着无关;D.Minitab中，表示回归方程是否适合的Lack-of-fit的P值越小越好
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在多元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可，但是在一元回归分析中，它们是不等价的：t检验只是检验回归模型中各个系数(参数)的显著性，而F检验则是检验整个回归关系的显著性。（ ）
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对一元线性回归模型进行拟合优度检验利用的是t统计量。（ ）
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多元回归模型统计显著是指模型中每个变量都是统计显著的。（ ）
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设k为回归模型中的参数个数，n为样本容量。则对多元线性回归方程进行显著性检验时，所用的F统计量可表示为（ ）
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在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为（ ）
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设k为回归模型中的参数个数（包括截距项），则总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为（ ）。
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对总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为（ ）。
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下列情况回归方程中可能存在多重共线性的有（ ）。Ⅰ.模型中所使用的自变量之间相关Ⅱ.参数最小二乘估计值的符号和大小不符合经济理论或实际情况Ⅲ.增加或减少解释变量后参数估计值变化明显Ⅳ.R2值较大大.但是回归系数在统计上几乎均不显著A：Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB：Ⅱ.Ⅲ.ⅣC：Ⅰ.Ⅲ.ⅣD：Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
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在多元回归模型中，置信度越高，在其他情况不变时，临界值tα/2越大，回归系数的置信区间 A、越大B、越小C、不变D、根据具体情况而定
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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。线性回归模型中关于随机项μi的基本假设是（　　）。
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在水质模型的标定中，计算值与实测值的比较常用的统计特性分析来进行，常用的方法是（）。A、平衡分析B、平均值的比较C、回归分析D、相对误差
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根据经验，D-W统计量在1.5-2.5之间表示回归模型没有显著自相关问题。
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多元线性回归模型中，发现各参数估计量的t值都不显著，但模型的判定系数却很大，F统计量也很显著，这说明模型存在（）。A、多重共线性B、异方差C、自相关D、设定偏误
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两数值变量相关关系越强，表示（）A、相关系数越大B、相关系数的绝对值越大C、回归系数越大D、回归系数的绝对值越大E、相关系数检验统计量的t值越大
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以下对回归模型式y=a+bx的表述准确的是（）A、y表示预测值B、a表示回归常数C、b表示回归系数D、x表示自变量
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在构建回归模型时，应当对模型进行检验，下列哪些论述是正确的（）。A、在一元线性回归分析中，只进行回归系数b的t检验是足够的B、在一元线性回归分析中，应当同时进行回归系数b的t检验和模型整体的F检验C、在多元回归分析中，回归系数b的t检验和模型整体的F检验是等价的D、在多元回归分析中，回归系数b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
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多选题以下对回归模型式y=a+bx的表述准确的是()Ay表示预测值Ba表示回归常数Cb表示回归系数Dx表示自变量
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单选题在回归模型中，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C判断异方差D模型趋势
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单选题在回归模型中，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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填空题检验统计量t值与P值的关系是P（|t||t值|）=P值，P值越小，|t值| 越（） ，回归方程越（）。
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判断题根据经验，D-W统计量在1.5-2.5之间表示回归模型没有显著自相关问题。A对B错
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单选题在一元线性回归模型中，e表示（）。A估计值Y在回归直线上的截距B回归直线的斜率C误差即实际值和估计值之间的差额D因变量
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