在多元线性回归分析中,如果t检验表明回归系数βi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.自变量xi与因变量之间的线性关系不显著
D.自变量xi与因变量之间的线性关系显著
设估计的多元线性回归方程为
,若回归系数β2没有通过检验,则表明()。
A.整个回归模型的线性关系不显著
B.自变量x2同因变量y的线性关系肯定不显著
C.自变量x1,x2,x3之间肯定存在多重共线性
D.自变量x1,x2,x3之间可能存在多重共线性
A.可用t检验
B.可用F检验
C.t检验与F检验的结论是等价的
D.t检验是检验回归方程各个系数的显著性
E.F检验是检验整个回归关系的显著性
A.因变量y对自变量 的影响不显著
B.因变量y对自变量 的影响显著
C.自变量 对因变量y的影响不显著
D.自变量 对因变量y的影响显著
A.解释变量之间不存性关系
B.随机误差项的均值为1
C.随机误差项之间是不独立的
D.随机误差项的方差是常数
A.在Y的变化中,有95.40%是由解释变量xl和x2决定的
B.在Y的总变差中,有95.40%可以由解释变量x2解释
C.在Y的总变差中,有95.40%可以由解释变量x1解释
D.在Y的总变差中,有95.40%可以由解释变量x1和x2解释
是对两个具有相关关系的数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程,从而在相关分析的基础上进行指标预测。
A.相关分析
B.时间数列
C.线性回归
D.线性分析