在一元线性回归方程的显著性检验中,如果F>F(1,n-2)时,表示元线性回归方程是()
A.显著的
B.不显著的
C.不确定的
D.以上都不对
A.显著的
B.不显著的
C.不确定的
D.以上都不对
一元线性回归方程显著性的F检验中,统计量F的自由度为(1,n-2),那么m元线性回归方程显著性的F检验中,统计量F的自由度是什么?
在线性回归方程的显著性检验中,如果F值>Fα(1,n-2)(或P值<0.05),表示线性回归方程是()。
A.显著的
B.不显著的
C.不确定
D.以上都不对
A.一元线性回归预测是回归预测的基础,预测对象只受一个主要因素影响
B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验,通常用的检验法是相关系数检验法
C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率,即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比,是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标
D.如果相关系数r=0,表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1,则表示自变量与因变量无线性关系
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
已知身高与体重的资料如下:
身高 (米) | 1.55 | 1.60 | 1.65 | 1.67 | 1.70 | 1.75 | 1.80 | 1.82 |
体重 (公斤) | 50 | 52 | 57 | 56 | 60 | 65 | 62 | 70 |
要求:(1)建立一元线性回归方程y=a+bx。
(2)评价拟合优度情况。
(3)对模型进行显著性检验。
(4)计算当体重为75公斤时,其身高平均值的94.45%的置信区间。
一元线性回归方程的F检验,提出假设H0:β1=0,H1:β1;H1≠0,若()。
A.F≥Fα(1,n-2),拒绝H0假设
B.F≤Fα(1,n-2),拒绝H0假设
C.F<Fα(1,n-2),拒绝H0假设
D.F>Fα(1,n-2),拒绝H0假设
对某种新轮胎进行耐磨试验,资料如下:
试验小时数(小时) | 13 | 25 | 27 | 46 | 18 | 31 | 46 | 57 | 75 | 87 |
磨损程度(系数) | 0.1 | 0.2 | 0.2 | 0.3 | 0.1 | 0.2 | 0.3 | 0.4 | 0.5 | 0.6 |
要求:(1)拟合一元线性回归方程。
(2)判定模型的拟合优度情况。
(3)对模型进行显著性检验。
(4)计算估计标准误。