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。

相似题目

• 现实经济生活中，往往要预测的变量和因果变量都不止一个，并且它们之间存在互为因果关系，这就需要将多个回归方程联立求解。这种预测方法称为（）。

  A . A.时间序列法 B . B.回归分析法 C . C.计量经济学法 D . D.销售人员意见综合法

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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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• 检验一元线性回归方程中回归系数的显著性只能采用F检验。

  A . 正确 B . 错误

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• F检验只是检验回归模型中各个系数（参数）的显著性，而t检验是检验整个回归关系的显著性。（）

  A . 正确 B . 错误

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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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• 检验一元线性回归方程中回归系数的显著性，只能采用F检验。（）

  A . 正确 B . 错误

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• 某部门运用回归分析法，根据每月广告支出来预测每月产品销售额（均用百万美元作单位）。结果表明该自变量的回归系数等于0．8。该系数说明：（）

  A . 在本例中，平均每月广告支出为$800，000。 B . 当每月广告支出处于平均水平时，产品销售额将是$800，000。 C . 一般而言，每增加$1广告支出，销售额就会增加$0.8。 D . 由于回归系数太小，因此广告支出不是销售额的预测因子。

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• 回归方程的显著性检验中，通常假定因素X是一个可以控制的变量，但对于给定的X，指标Y取什么值则是不可能事先确定，是一个按一定概率分布规律变化的随机变量（）

  A . 正确 B . 错误

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• 一般而言，回归方程的显著性检验与2r值的大小是一致的，即t检验和F检验越显著，r2就越大。

  A . 正确 B . 错误

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• 在线性相关条件下，研究两个和两个以上自变量对两个以上因变量的数量变化关系，称为多元线性回归分析。

  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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• 在回归分析中，F检验主要用于检验回归系数的显著性。

  A . 正确 B . 错误

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• 在线性相关条件下，若自变量的方差为4，因变量的方差为25，且二者的相关系数为0.8时，则其回归系数为（）。

  A . 8 B . 0.32 C . 2 D . 12.5

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• 在线性回归分析中，只涉及一个自变量的回归称作（）；涉及多个自变量的回归称作（）。

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• 根据相关关系中自变量的不同，相关回归分析预测法可以分为（）、（）、（）等几种主要类型。

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• 在一元线性回归中，对回归系数的显著性检验可用F检验。

  A . 正确 B . 错误

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• 在多元回归检验中，F检验和T检验的作用是一样的，都是用来检验回归系数的显著性。

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• 某药物分析实验室用银盐法测得砷含量与吸光度值，见表8-2，试说明砷含量对吸光度的回归直线。进行 的统计结果：统计量 = ，P = ，根据检验水准， （接受或拒绝）原假设，结论：两变量间建立的线性回归方程 （有或无）显著性。表8-2：药物分析实验室测得砷含量与吸光度值砷含量(X)0246810吸光度（Y）0.0200.1220.1800.2900.3800.490

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• 设k为回归模型中的解释变量的个数，n为样本容量，RSS为残差平方和，ESS为回归平方和。则对其总体回归模型进行方程显著性检验时构造的F统计量为()。

  A．F=ESS/TSS B．F=(ESS/k)/[RSS/(n-k-1)] C．F=1 - (ESS/k)/[TSS/(n-k-1)] D．F=RSS/TSS

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• 因为回归预测法仅根据自变量的变化说明因变量的变化，即只作静态分析不作动态分析，所以不能用来预测未来。

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• 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

  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

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• 逐步回归。为决定一个回归模型的“最优"解释变量集，研究者常用逐步回归的方法。在此方法中，既可采取每次引进一个x变虽逐步向前回归(stepwise forwardreg ression)的程序，也可先把所有可能的x变量都放在一个多元回归中，然后逐一地把它们剔除逐步向后回归(stepwise backwardreg ression)。加进或剔除一个变量，通常是根据F检验看它对ESS的贡献而作出决定的。根据你现在对多重共线性的认识，你赞成某种逐步程序吗？为什么？

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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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• 下列关于t检验与F检验的说法正确的有（）。I对回归方程线性关系的检验是F检验Ⅱ对回归方程线性关系的检验是t检验Ⅲ对回归方程系数显著性进行的检验是F检验Ⅳ对回归方程系数显著性进行的检验是t检验

  A．I、Ⅲ B．I、Ⅳ C．Ⅱ、Ⅲ D．Ⅱ、Ⅳ

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