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
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=7.43
C．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
相关考题：
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。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)
在研究指标y与某物质的含量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27.5，在显著性水平0.05时F的临界值为5.32，则结论是( )。A．F＝9.287B．F＝74.30C．在0.05水平上方程不显著D．在0.05水平上方程显著E．F＝9.287
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
5、以下说法不正确的是：A．在一元线性回归模型中，预测项与残差项是正交的B．在一元线性回归中，总平方和等于解释平方和加上残差平方和C．在一元线性回归中，残差项的值越小越好D．在一元线性回归中，残差向量一定与解释变量正交
从一组数据求得两个变量x与y之间的线性回归方程为y=a+bx，已知数据x的平均值为2，数据y的平均值为3，则A．回归直线必过点（2，3)B．回归直线不一定过点（2，3）C．点（2，3）在回归直线上方D．点（2，3）在回归直线下方
某同学由x与y之间的一组数据求得两个变量间的线性回归方程为y＝a＋bx，已知：数据x 的平均值为2，数据y的平均值为3，则 （)A．回归直线必过点（2，3）B．回归直线一定不过点（2，3）C．点（2，3）在回归直线上方D．点（2，3）在回归直线下方
某汽车生产商欲了解广告费用（x）对销售量（y）的影响，收集了过去12年的有关数据，通过计算得到下面的方差分析表（显著水平为0.05）： 变差来源 df SS MS F Significance F 回归 1 1602708.6 1602708.6 （4） 2.17E-09 残差 （1） （2） （3） 总计 11 1642866.67 下列结论正确的是（）。A．x与y的相关系数为0.9877B．x与y的相关系数为0.9866C．回归方程的拟合优度的判断系数为0.9756D．回归方程的拟合优度的判断系数为0.9856E．该回归分析的估计标准误差为63.37F．该回归分析的估计标准误差为1265.98