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)

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。
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)


参考解析

解析:
由于fR=1,fE=fT-fR=n-1-1=n-2,所以在显著性水平α上,当F>F1-α(1,n-2)时认为所得到的回归方程是有意义的。

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

在一元线性回归分析中,根据数据(xi,yi),已知:Lxx=10,Lxy=8,以下计算正确的有( )。A.总平方和ST=5.5B.回归平方和SR=6.4C.r=1.25D.b=0.8E.残差平方和SE=7

收集了n组数据(xi,yi),i=1,2,…,n,为了了解变量x与y间是否有相关关系,宜使用( )加以考察。A.直方图B.散布图C.回归分析D.相关系数检验E.控制图

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

一元线性回归模型,Yi=β0+β1Xi+μi(i=1,…,n)中,总体方差未知,检验H0:β1=0时,所用的检验统计量服从( )。

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

在一元线性回归的总偏差平方和的表达式中,结论正确的是( )。A.总偏差平方和ST的自由度为n-1SX 在一元线性回归的总偏差平方和的表达式中,结论正确的是( )。A.总偏差平方和ST的自由度为n-1B.回归平方和SR的自由度为n-2C.残差平方和的自由度为1D.E.

在一元线性回归的总偏差平方和的表达式中,结论正确的是( )。A.总偏差平方和ST的自由度为n-1B.回归平方和SR的自由度为n-2C.残差平方和的自由度为1D.SE=ST-SRE.残差平方和的自由度为n-2

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

若收集了n组数据(xi,yi),i=1,2,…,n,并求得Lxx=330,Lxy=168,如Lyy= 88.9,则一元线性回归方程(作图)中的b=( )。A.0.5091B.0.5292C.1.8898D.1.9643

若收集了n组数据(xi,yi), i =1, 2,…n,并求得Lxx=330,Lxy=168,Lyy=88.9,则一元线性回归方程中的b=( )。A. 0.5091 B. 0.5292 C. 1. 8898 D. 1.9643

在一元线性回归分析中,根据数据(xi,yi),已知:Lxx=10, Lxy=8,以下计算正确的有 ( )。A.总平方和ST= 5. 5 B.回归平方和SR =6.4C. r = 1. 25 D.b=0. 8E.残差平方和SE=7

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

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=Lyy B.回归平方和SR=bxLxyC.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

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,则下述结论不成立的有( )。A.总偏差平方和ST=Lyy B.回归平方和SR=bxLxyC.残差平方和SE=ST-SR D.残差平方和的自由度为n-1

根据18对观测值(xi,yi),i=1,2,…,18,建立了一光线性回归方程。在对该回归方程作显著性检验时,其回归平方和的自由度fR与残差平方和的自由度fE分别为( )A.fR=1 B.fR= 2C.fE=18D.fE=17E.fE=16

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

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

在对一元线性回归方程的统计检验中,设有n组数据。回归平方和SSR的自由度是:()A、n-1B、n-2C、(1,n-2)D、1

单选题一元线性回归模型的总体回归直线可表示为(  )。AE(yi)=α+βxiBy(∧)i=α(∧)+β(∧)xiCyi=α(∧)+β(∧)xi+eiDyi=α+βxi+mi

多选题收集了n组数据(xi,yi),i=1,2,…,n,为了了解变量x与y间是否有相关关系,宜使用(  )加以考察。A直方图B散布图C回归分析D相关系数检验E控制图

单选题一元线性回归模型的总体回归直线可表示为(  )。AE(yi)=α+βxiBy(∧)i=α(∧)+β(∧)xiCy(∧)i=α(∧)+β(∧)xi+eiDy(∧)i=α+βxi+μi

多选题在一元线性回归的总偏差平方和的表达式中,结论正确的是(  )。A总偏差平方和ST的自由度为n-1B回归平方和SR的自由度为n-2C残差平方和的自由度为1DSE=ST-SRE残差平方和的自由度为n-2

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

单选题一元线性回归模型的总体回归直线可表示为(  )。[2016年5月真题]AE(yi)=α+βxiBy(∧)i=α(∧)+β(∧)xiCyi=α(∧)+β(∧)xi+eiDyi=α+βxi+mi