大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量）的回归模型中，判断系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α=0.05）对临界值为Fα=3.56，这表明回归方程（ ）。A.拟合效果好B.预测效果好C.线性关系显著D.标准误差很小
大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量）的回归模型中，判断系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α=0.05）对临界值为Fα=3.56，这表明回归方程（ ）。
A.拟合效果好
B.预测效果好
C.线性关系显著
D.标准误差很小
B.预测效果好
C.线性关系显著
D.标准误差很小
参考解析
解析：参考线性回归的模型检验。判断系数与拟合程度相对应，而F值大于给定显著水平的临界值说明检验结果拒绝所有系数的参数都为零的假设，即模型线性关系显著。而标准误差在题目中没有给出，预测也无从谈起。因此，该回归方程表现为，拟合效果好，线性关系显著。选项AC正确。
考点：一元线性回归分析
考点：一元线性回归分析
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下列方法不可以用来检验回归方程显著性的是( )。A．相关系数法。对于给定的显著性水平α，当相关系数r的绝对值大于临界值r1-α/2(n-2)时，便认为两个变量间存性关系，所求得的回归方程是显著性的B．方差分析法C．计算F比，对于给定的显著性水平α，当F＞F1-α(fR，fE)时，认为回归方程显著D．定性分析法
根据资料计算的判定系数R2=0.96978，这表明( )。A．在Y的总变差中，有96.98%可以由解释变量X做出解释B．回归方程对样本观测值的拟合程度良好C．在Y的总变差中，有3.02%可以由解释变量X做出解释D．回归方程对样本观测值的拟合优度不高
对某回归方程的某个回归系数进行显著性检验，经计算得到其t统计量值为5.8，如果相应的t分布的右侧临界值t0.025=2.447，则表明在0.05的显著性水平下，可以认为该变量对因变量有显著影响。A．正确B．错误
在用EXCEL进行回归分析时，输出的方差分析表中，Significance F的值是( ).A给定显著性水平时的F检验的临界值B检验统计量F的数值C检验整个回归方程的F检验的p值D检验单个回归系数的t检验的p值
根据某地区1996-2015年的亩产量（公斤，y）、降雨量（毫米、x1）以及气温（度，x2）的统计数据进行回归分析，得到如下结果：R=0.9193，R2=0.8451，调整R2=0.8269对于回归方程来说，（ ）。A.t检验是检验解释变量xi对因变量y的影响是否显著B.t检验是从回归效果检验回归方程的显著性C.F检验是检验解释变量xi对因变量y的影响是否显著D.F检验是从回归效果检验回归方程的显著性
根据某地区 1966-2015 年的亩产量（公斤，y）/降雨量（毫米、 ）以及气温（度，）的统计数据进行回归分析，得如下结果：y?? -834.05? 2.6869x?+59.0323x?R=0.9193， R2=0.8451 调整 R2=0.8269请根据上述资料回答下列问题：对于回归方程来说，（ ）A.t 检验是检验解释变量Xi对因变量 y 的影响是否显著B.t 检验是从回归效果检验回归方程的显著性C.F 检验是检验解释变量Xi对因变量 y 的影响是否显著D.F 检验是从回归效果检验回归方程的显著性
在大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量》的回归模型中.判定系数R^2 =0. 962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α=0.05）对应的临界值Fα=3. 56.这表明该回归方程（ ）。Ⅰ.拟合效果很好Ⅱ.预侧效果很好Ⅲ.线性关系显著Ⅳ.标准误差很小A.Ⅱ.ⅢB.Ⅰ.ⅢC.Ⅱ.ⅣD.Ⅲ.Ⅳ
在大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中，判定系数R=O.962,F统计量为256.39，给定显著性水平(α=0.05)对应的临界值Fα=3.56。这表明该回归方程（ ）。Ⅰ.拟合效果很好Ⅱ.预测效果很好Ⅲ.线性关系显著Ⅳ.标准误差很小 A、Ⅰ.Ⅱ.ⅢB、Ⅰ.ⅢC、Ⅰ.Ⅱ.ⅣD、Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
在大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中．判定系数R2=0．962，F统计量为256．39，给定显著性水平(a=0．05)对应的临界值Fa=3．56。这表明该回归方程( )。Ⅰ．拟合效果很好Ⅱ．预测效果很好Ⅲ．线性关系显著Ⅳ．标准误差很小A.Ⅰ、ⅡB.Ⅰ、ⅢC.Ⅱ、ⅣD.Ⅲ、Ⅳ
大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝功加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中，判断系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平(α=0.05)对临界值为Fα=3.56，这表明回归方程（ ）。A. 拟合效果好B. 预测效果好C. 线性关系显著D. 标准误差很小
大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝功加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中，判断系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平(α=0.05)对临界值为Fα=3.56，这表明回归方程（ ）。A、拟合效果好B、预测效果好C、线性关系显著D、标准误差很小
以棕榈油期货价格P为被解释变量，豆油期货价格Y为解释变量进行一元线性回归分析。结果如下： 在显著性水平a=0．05条件下，豆油期价与棕榈油期价的线性关系（ ）。A.无法判断B.较差C.不显著D.显著
以棕榈油期货价格P为被解释变量，豆油期货价格Y为解释变量进行一元线性回归分析。结果如下： 按拟合的回归方程，豆油期价每上涨10元／吨，棕榈油期价（ ）元／吨。A.平均下跌约12．21B.平均上涨约12．21C.下跌约12．21D.上涨约12．21
单选题在大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量）的回归模型中，判定系数R2＝0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α＝0.05）对应的临界值Fα＝3.56。这表明该回归方程（ ）。Ⅰ．拟合效果很好Ⅱ．预测效果很好Ⅲ．线性关系显著Ⅳ．标准误差很小AⅠ、ⅡBⅠ、ⅢCⅡ、ⅣDⅢ、Ⅳ
判断题线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。A对B错