在构建回归模型时,应当对模型进行检验,下列论述正确的是()。
A.在一元线性回归分析中,只进行回归系数b的t检验是足够的
B.在一元线性回归分析中,应当同时进行回归系数b的t检验和模型整体的F检验
C.在多元回归分析中,回归系数b的t检验和模型整体的F检验是等价的
D.在多元回归分析中,回归系数b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
A.在一元线性回归分析中,只进行回归系数b的t检验是足够的
B.在一元线性回归分析中,应当同时进行回归系数b的t检验和模型整体的F检验
C.在多元回归分析中,回归系数b的t检验和模型整体的F检验是等价的
D.在多元回归分析中,回归系数b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
在构建岗位胜任特征模型的方法中,回归分析需在()之后进行。
A.相关分析
B.因子分析
C.频次选择法
D.T检验分析
对回归模型Yi=β0β1χi+μi进行检验时,通常假定μi服从()。
A.N(0,σ12)
B.t(n-2)
C.N(0,σ2)
D.t(n)
A.Joinpoint回归就是要找出有多少拐点,并估计各拐点间回归系数修正参数
B.Joinpoint回归模型是用Z检验进行分段点的假设
C.Joinpoint回归模型在处理多个趋势段的长期疾病数据时存在一定优势
D.以上都对
一个二元线性回归模型的回归结果如下表所示:
方差来源 平方和 自由度
来自残差 17058 32
来自回归 26783 2
来自总离差 43841 34
(1)求样本容量n;(2)求可决系数;
(3)根据以上信息,在给定显著性水平下,可否检验两个解释变量对被解释变量的联合影响是否显著,为什么?
A.向前选择法是从模型中没有自变量开始,然后将所有自变量依次增加到模型中
B.向后剔除法是先对所有自变量拟合线性回归模型,然后依次将所有自变量剔除模型
C.逐步回归法是将向前选择法和向后剔除法结合起来,但不能保证得到的回归模型一定就显著
D.逐步回归法选择变量时,在前面步骤中增加的自变量在后面的步骤中有可能被剔除,而在前面步骤中剔除的自变量在后面的步骤中也可能重新进入到模型中
A.H0:β0=β1=0,并运用F检验
B.H0:β1=0,并运用F检验
C.H0:β1=0,运用T检验
D.B和C都是正确的,可以仍选其一进行检验
A.模型的交易逻辑是否完备
B.策略是否具备盈利能力
C.盈利能力是否可延续
D.成交速度是否较快
如果回归模型中存在多重共线性,则()。
A.不能对因变量y值进行预测
B.对因变量y值进行预测时应限定在自变量样本值的范围内
C.无法对回归系数进行显著性检验
D.无法对回归模型的线性关系进行检验