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（ ）。
参考解析
解析：
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
回归模型中，总离差平方和（TSS）、回归平方和（ESS）、残差平方和（RSS）的关系是（ ）。A.RSS=ESS+TSSB.TSS=ESS+RSSC.ESS=TSS+RSSD.TSS=RSS-ESS
根据某地区2005-2015年农作物种植面积(X)与农作物产值(Y)，可以建立一元线性回归模型，估计结果得到判定系数R=0.9，回归平方和ESS=90，则回归模型的残差平方和RSS为（ ）。 A、10B、100C、90D、81
一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi的最小二乘回归结果显示，残差平方和RSS=40.32，样本容量n=25，则回归模型的标准差σ为（）。A、1.270B、1.324C、1.613D、1.753
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
单选题根据某地区2005～2015年农作物种植面积（x）与农作物产值（y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到可决系数R2＝0.9，回归平方和ESS＝90，则回归模型的残差平方和RSS为（ ）。A10B100C90D81