虚拟变量系数显著性的检验与其他数量变量相同。()此题为判断题(对，错)。

相似题目

• 当相关系数绝对值的取值范围在（）时，变量X和Y呈显著相关；当相关系数绝对值的取值范围在（）时，二变量呈高度相关。

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• 在选定Y为响应变量后，选定了X1，X2，X3为自变量，并且用最小二乘法建立了多元回归方程。在MINITAB软件输出的ANOVA表中，看到P-Value=0.0021。在统计分析的输出中，找到了对各个回归系数是否为0的显著性检验结果。由此可以得到的正确判断是（）.

  A . 3个自变量回归系数检验中，应该至少有1个以上的回归系数的检验结果是显著的（即至少有1个以上的回归系数检验的P-Value小于0.05），不可能出现3个自变量回归系数检 B . 验的P-Value都大于0.05的情况 C . 有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明数据本身有较多异常值，此时的结果已无意义，要对数据重新审核再来进行回归分析。 D . 有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明这3个自变量间可能有相关关系，这种情况很正常。 E . ANOVA表中的P-VALUE=0.0021说明整个回归模型效果不显著，回归根本无意义。

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• 在一个试验设计的分析问题中，建立响应变量与各因子及交互效应的回归方程可以有两种方法：一是对各因子的代码值（CodeUnits）建立回归方程；二是直接对各因子的原始值（UncodedUnits）建立回归方程。在判断各因子或交互作用是否影响显著时，要进行对各因子回归系数的显著性检验，可以使用这两种方法中的哪一种（）？

  A . 两种方程检验效果都一样，用哪种都可以 B . 只有用代码值（CodeUnits）建立的回归方程才准确；用原始值（UncodedUnits）建立的回归方程有时判断不一定准确 C . 只有用原始值（UncodedUnits）建立的回归方程才准确；用代码值（CodeUnits）建立的回归方程有时判断不一定准确 D . 根本用不着回归方程，ANOVA表中结果信息已经足够进行判断因子的显著性

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• 容量系数小的对象与容量系数大的对象相比，在负荷变化相同的情况下，被控变量的变化更慢更小。

  A . 正确 B . 错误

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• 相关系数的假设检验中，当｜r｜时，可认为X变量与Y变量间（）

  A . 有一定相关关系 B . 有正相关关系 C . 一定有直线相关关系 D . 可能有直线相关关系 E . 尚不能认为有直线相关关系

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• 在线性回归预测方法中，F检验可以说明每个自变量xi与因变量y的相关关系是否显著。

  A . 正确 B . 错误

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• 根据样本算得两个变量X与Y之间的相关系数r，经t检验，P<0.01，可认为（）。

  A . X与Y间相关密切 B . 总体相关系数ρ=1 C . 总体相关系数ρ＝0 D . 总体相关系数ρ≠0 E . 总体相关系数ρ>0

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• 在根据相关系数对指标变量相关关系做出结论之前，必须检验样本r值的显著性。（）

  A . 正确 B . 错误

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• 线性回归方程的t检验是对每个自变量与因变量的相关关系的显著性检验。

  A . 正确 B . 错误

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• 为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著，应该采用（）。

  A . t检验 B . OLS C . 逐个计算相关系数 D . F检验

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• 由于 典型相关系数最大，能解释观测变量的最大变异程度，有时也将其称为两组变量间的典型相关系数。典型相关系数的个数与两组观测变量中变量数 相同。

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• 多元线性回归的显著性检验包含m自变量综合对Y的效应是否显著和各自变量对依变量Y的单独效应是否显著。

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• 回归模型中，虚拟变量的引入数量，要根据定性变量的个数、每个定性变量的类型及有无截距项来确定。

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• 两个变量X、Y，求得相关系数r=0.872经相关系数显著性检验P=0.0005，则意味着____。

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• 相关系数具有线性不变性,即同时对两个变量作相同的线性变换,变换之后的两个新变量之间的相关系数与原变量的相关系数仍然相等。()

  A．正确 B．错误

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• 10名浙江女大学士的身体体积、身高和体重的测量结果列在下表中，以身高和体重为自变量，身体体积为因变量，计算二元回归方程，并检验偏回归系数的显著性。

  <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-06-11/960720720473311.png' /> <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-06-11/960720728084746.png' />

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• 【判断题】虚拟变量主要来代表质的因素，但在有些情况下可以用来代表数量因素。

  A．Y.是 B．N.否

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• 最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变量的显著性检验和（）。

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• 在最低工资方程（10.38)中增加变量log（prgnp)。这个变量显著吗？解释其系数。增加变量log（prgnp)对估计的最低工资效应有何影响？

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• 最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变量的显著性检验和（）

  A:方程的显著性检验; B:多重共线性检验; C:异方差性检验; D:预测检验

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• 虚拟变量D作为回归中的一次项，与其他解释变量呈相加的关系，这种方式常用来改变线性回归方程的（）。

  A.截距和斜率项 B.截距项 C.其他都正确 D.斜率项

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• 决定系数r的平方值位于0与1之间，它等于Y变量中可以用X变量回归来解释的变差占Y变量总变差中的比例，回归与相关有密切的联系，例如，回归斜率b很容易用r来表示。对b的t检验等于方差分析中的F检验。（）

  此题为判断题(对，错)。

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• 1、使用数据集Sample10_02.sav完成t检验，简要说明统计显著性情况 使用数据集Sample10_03.sav完成变量Burglary、Larcenytheft、Vehicletheft的矩阵散点图和相关系数表，分别从主观判断和系数说明角度简要说明三变量两两之间的线性相关性强度 使用数据集Sample10_03.sav，以Violentcrime为因变量，以Propertycrime为自变量完成线性回归方程的求取，并对汇总表和方差分析表进行简要解读

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