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()。

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()。



参考解析

解析:对回归方程线性关系的显著性进行检验的步骤为:



②计算检验的统计量F:

相关考题:

在研究某质量指标y对某物质的含量x的线性回归方程时,收集了10组数据,求得回归平方和为255.4,残差平方和为275,在α=0.05下,F分布的临界值为5.32,则有结论( )。A.F=4.32B.F=7.43C.回归方程不显著D.回归方程显著E.回归方程显著性无法判断

对方程作显著性检验时,下列叙述正确的是( )。A.残差平方和的自由度为25B.残差平方和的自由度为24C.检验统计量F的值为24.986D.检验统计量F的值为43.074

收集了n组数据(xi,yi),i=1,2,…,n,在一元线性回归中用SR表示回归平方和,SE表示残差平方和,由此求得F比,则当( )时在显著性水平α上认为所得到的回归方程是有意义的。A.F>F1-α(1,n)B.F>F1-α(1,n-1)C.F>F1-α(1,n-2)D.F<F1-α(1,n-2)

对方程作显著性检验时,下列叙述( )是正确的。A.残差平方和的自由度为25B.残差平方和的自由度为24C.检验统计量F的值为24.986D.检验统计量,的值为43.074

已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为 已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为,估计用样本容量为24,则随机误差项的方差估计量为()。

设K为回归模型中的参数个数(包括截距项),n为样本容量,ESS为残差平方和,RSS为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量为()。A.AB.BC.CD.D

多元回归模型中的解释变量个数为k,那么回归方程显著性检验的F统计量的第一自由度为n—k一1,第二自由度为k。( )

在一元线性回归中,给出n对数据(xi,yi),i=1,2,…,n,若其回归方程为bx,则下述结论不成立的有( )。A.总偏差平方和ST=LyyB.回归平方和SR=b×LxyC.残差平方和SE=ST-SRD.残差平方和的自由度为n-1

在一元线性回归中,给出n对数据(xi,yi),i=1,2,…,n,若其回归方程为bx,则下述结论成立的有( )。A.总离差平方和ST=LyyB.回归平方和SR=bLxyC.残差平方和SE=ST-SR)D.残差平方和的自由度为n-1E.残差平方和Se=ST-Sf

对回归方程线性关系的显著性进行检验。其检验过程应包括( )。A.提出假设:原假设H0:β1=β2=…=βk=0;备择假设H1:β1,β2:,…,βk不全为零B.构造的统计量为:样本统计量服从自由度为(k,n-k-1)的F分布C.根据给定的显著性水平,确定临界值Fα(k,n-k-1)D.如果F>Fα(k,n-k-1),则拒绝原假设E.如果F>Fα(k,n-k-1),表明在(1-α)的置信概率下,模型的线性关系显著成立,模型通过方程显著性检验

在一元线性回归中,给出n对数据(xi,yi),i=1,2…,n,若其回归方程为,则下述结论成立的有( )。A.总偏差平方和ST=LyyB.归平方和SR=bLxyC.残差平方和Se=ST-SRD.残差平方和的自由度为n-1E.残差平方和Se=ST-Sf

收集了n组数据(xi,yi), i =1, 2,…n,在一元线性回归中用SR表示回归平方和, SE表示残差平方和,由此求得F比,则当( )时在显著性水平a上认为所得到的回归方程是有意义的。A. F>F1-a(1, n) B. F>F1-a(1, n-1)C. F>F1-a(1, n-2) D. F1-a(1, n-2)

在研究某质量指标y对某物质的含量x的线性回归方程时,收集了10组数据,求得回归平方和为255. 4,残差平方和为275,在α= 0. 05下,F分布的临界值为5.32,则有结论( )。A. F=4. 32 B. F=7. 43C.回归方程不显著 D.回归方程显著E.回归方程显著性无法判断

在研究某质量指标y对某物质的含量x的线性回归方程时,收集了10组数据,求得回归平方和为255. 4,残差平方和为275,在a=0.05下,F分布的临界值为5. 32,则有结论( )。A. F=4. 32 B. F = 7.43C.回归方程不显著 D.回归方程显著E.回归方程显著性无法判断

设k为回归模型中的解释变量的个数,n为样本容量,RSS为残差平方和,ESS为回归平方和。则对其总体回归模型进行方程显著性检验时构造的F统计量为( )。

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( )

对多元线性回归方程(有k个参数)的显著性检验,所用的F统计量可表示为( )

用 F 检验考查一元线性回归方程的有效性时,总平方和可以被分解为()A.残差平方和、区组平方和B.回归平方和、残差平方和C.残差平方和、组间平方和、区组平方和D.回归平方和、系统误差平方和、残差平方和

下列关于t检验与F检验说法正确的有( )。A: 对回归方程线性关系的检验是F检验B: 对回归方程线性关系的检验是t检验C: 对回归方程系数显著性进行的检验是F检验D: 对回归方程系数显著性进行的检验是t检验

下列关于t检验与F检验的说法正确的有( )。A、对回归方程线性关系的检验是F检验B、对回归方程线性关系的检验是t检验C、对回归方程系数显著性进行的检验是F检验D、对回归方程系数显著性进行的检验是t检验

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

用于检验线性回归方程可信度的统计量F等于()。A、回归平方和除以残差平方和B、残差平方和除以回归平方和C、平均回归平方和除以平均残差平方和D、平均残差平方和除以平均回归平方和

总变动平方和(SST)、回归平方和(SSR)、回归残差平方和(SSE)三者之间的关系可表示为SST=()。

多选题在研究某质量指标y对某物质的含量x的线性回归方程时,收集了10组数据,求得回归平方和为255.4,残差平方和为275,在α=0.05下,F分布的临界值为5.32,则有结论(  )。AF=32BF=43C回归方程不显著D回归方程显著E回归方程显著性无法判断

填空题总变动平方和(SST)、回归平方和(SSR)、回归残差平方和(SSE)三者之间的关系可表示为SST=()。

单选题总变差平方和SST、回归平方和SSR、回归残差平方和SSE之间的关系是()。ASST=SSR+SSEBSST=SSR-SSECSSR=SST+SSEDSSE=SST+SSR

单选题收集了n组数据(xi,yi),i=1,2,…,n,在一元线性回归中用SR表示回归平方和,SE表示残差平方和,由此求得F比,则当(  )时在显著性水平α上认为所得到的回归方程是有意义的。AF>F1-α(1,n)BF>F1-α(1,n-1)CF>F1-α(1,n-2)DF<F1-α(1,n-2)