线性回归模型的显著性检验，就是为了判断变量之间是否存在显著的线性关系。
线性回归模型的显著性检验，就是为了判断变量之间是否存在显著的线性关系。
参考答案和解析
回归方程的检验与回归系数的检验
相关考题：
检验回归系数和回归方程的线性关系是否显著，正确的说法是( )。A．F检验用来检验回归系数的显著性，其假设为H0:β1=0；H0:β1≠0B．F检验用来检验回归方程线性关系是否显著，其假设为：H0：回归方程线性关系不显著；H1：回归方程线性关系显著C．t检验用来检验回归系数的显著性，其假设为H0:β1=0；H0:β1≠0D．t检验用来检验回归方程线性关系是否显著，其假设为：H0回归方程线性关系不显著；H1：回归方程线性关系显著
如果回归模型中存在多重共线性,则() A、整个回归模型的线性关系不显著B、肯定有一个回归模型通不过显著性检验C、肯定导致某个回归系数的符号与预期的相反D、可能导致某些回归系数通不过显著性检验
在多元线性回归分析中，如果F检验表明线性关系显著，则意味着（ ）。A．在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系显著B．所有的自变量与因变量之间的线性关系都显著C．在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系不显著D．所有的自变量与因变量之间的线性关系都不显著
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.Ⅲ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅱ.Ⅲ.ⅣD、Ⅰ.Ⅱ.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、Ⅱ、IIC.I、Ⅲ、ⅣD.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
在估计出多元线性回归模型后，思考多元线性回归模型的一系列检验，据此回答以下两题。这些检验包括回归模型的（ ）A.线性关系显著性检验B.回归系数显著性检验C.拟合优度检验D.自相关和异方差检验
在多元线性回归分析中，如果t检验表明回归系数不显著，则意味着（）A、整个回归方程的线性关系不显著B、整个回归方程的线性关系显著C、该自变量与因变量之间的线性关系不显著D、该自变量与因变量之间的线性关系显著
单选题如果回归模型中存在多重共线性，则（ ）。A整个回归模型的线性关系不显著B肯定有一个回归系数通不过显著性检验C肯定导致某个回归系数的符号与预期的相反D可能导致某些回归系数通不过显著性检验
单选题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AⅠ、Ⅱ、ⅢBⅠ、Ⅱ、ⅣCⅠ、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ
单选题回归分析中t检验是回归系数的显著性检验，以下说法不正确的是（）。At检验用于判定预测模型变量x和y间线性关系是否成立B数据样本量n对回归系数和回归检验有重要影响Ct分布表的t值只与数据样本量n有关Dtbt值，说明回归系数显著性不为0，参数t检验通过，变量x和y间线性关系合理
单选题在多元线性回归分析中，如果t检验表明回归系数不显著，则意味着（）A整个回归方程的线性关系不显著B整个回归方程的线性关系显著C该自变量与因变量之间的线性关系不显著D该自变量与因变量之间的线性关系显著
不定项题At检验是检验解释变量戈，对因变量），的影响是否显著Bt检验是从回归效果检验回归方程的显著性CF检验是检验解释变量Xl对因变量），的影响是否显著DF检验是从回归效果检验回归方程的显著性