某分析师建立了一元线性回归模型为 C i =β0 +β 1 Y i +u i ，根据已知样本，得到如下估计方程：(回答71-72题)在显著性水平α =0.05 的条件下，对于该一元回归模型的回归系数显著性分析正确的是（ ）。
某分析师建立了一元线性回归模型为 C i =β0 +β 1 Y i +u i ，根据已知样本，得到如下估计方程：
(回答71-72题)
在显著性水平α =0.05 的条件下，对于该一元回归模型的回归系数显著性分析正确的是（ ）。
(回答71-72题)
在显著性水平α =0.05 的条件下，对于该一元回归模型的回归系数显著性分析正确的是（ ）。
参考解析
解析：判断系数显著性的方法， 应参考 t 显著性水平/2 （样本数量-自由度） ，t 统计值大于 t 显著性水平/2（样本数量-自由度）才能视为通过显著性检验。
相关考题：
由12对观测值(xi，yi)，i=1，2，…，12，求得Lxx=238，Lyy=106，Lxy=-153，则下列叙述正确的有( )。A．x与y的相关系数为0.963B．x与y的相关系数为-0.963C．y对x的一元线性回归系数为-1.443D．y对x的一元线性回归系数为-0.643E．x对y的一元线性回归系数为-0.643
一元线性回归模型，Yi=β0+β1X1+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( )。A．F(1，n-2)B．t(n-1)C．F(1，n-1)D．t(n)
若从样本获得的一元线性回归方程y=a＋bx是一条上升直线,则下列结论中,正确的是( )。A.a0SX 若从样本获得的一元线性回归方程y=a+bx是一条上升直线，则下列结论中，正确的是（ ）。A.a0B.a0C.b0D.b0
程序代码如下，当单击窗体上的Command1控件时，窗体上输出的结果是( )。 Private Sub Command1_Click() Dim Y As Integer，I As Integer Dim A(7)As Integer Y=18：I=0 Do A(I)=Y Mod 2 I=I+1 Y=Y\2 Loop Until Y＜1 For j=I-1 To 0 Step-1 Print A(j)； Next j End SubA．1 0 0 0B．1 0 0 1 0C．0 0 1 1 0D．1 0 1 0 0
若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。 Ⅰ 回归参数估计量非有效 Ⅱ 变量的显著性检验失效 Ⅲ 模型的预测功能失效 Ⅳ 解释变量之间不独立A.I、Ⅱ、ⅢB.I、Ⅱ、IIC.I、Ⅲ、ⅣD.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。I回归参数估计量非有效Ⅱ变量的显著性检验失效Ⅲ模型的预测功能失效Ⅳ解释变量之间不独立A.I、Ⅱ、ⅢB.I、ⅡC.I、Ⅲ、ⅣD.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
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（ ）。A.随机项μi与自变量的任一观察值xi不相关B.E（μi）=0，V（μi）=σu2=常数C.每个随机项μi均为独立同分布，服从正态分布的随机变量D.每个随机项μi之间均互不相关
在线性回归模型Yi=β1+β2X2i+β2X3i+ui中，β1表示（）A、指所有未包含到模型中来的变量对Y的平均影响。B、Yi的平均水平。C、X2i，X3i不变的条件下，Yi的平均水平。D、X2i=0，X3i=0时，Yi的真实水平。
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
一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi的基本假定包括（）。A、E（μi）=0B、Var（μi）=σ2C、Cov（μi，μj）（i≠j）D、μi～N（0，1）E、X为非随机变量，且Cov（Xiμi）=0
单选题在线性回归模型Yi=β1+β2X2i+β2X3i+ui中，β1表示（）A指所有未包含到模型中来的变量对Y的平均影响。BYi的平均水平。CX2i，X3i不变的条件下，Yi的平均水平。DX2i=0，X3i=0时，Yi的真实水平。
单选题用一组有30个观测值的样本估计模型=β1X 1i+β2 X 2i+μi后，在显著性水平0.05下对方程的显著性作检验，此检验的备择假设是（ ）。Aβ0=0Bβ1=β2=0Cβ1=β2≠0Dβ1和β2不全为0
判断题一元线性回归模型yi＝α＋βxi＋μi中，μi为残差项，是不能由xi和yi之间的线性关系所解释的变异部分。（ ）A对B错