在回归模型中，t统计值的大小表示（）
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设K为回归模型中的参数个数（包括截距项），n为样本容量，ESS为残差平方和，RSS为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量为（）。https://assets.asklib.com/psource/2014110515183124913.jpg
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根据经验，D-W统计量在1.5-2.5之间表示回归模型没有显著自相关问题。
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简单直线回归分析中作b的假设检验，其t统计量的自由度为（）
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在对一元回归预测模型进行检验时，度量实际值分布在回归直线周围的离散程度的统计量，称为（）
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众多市盈率回归模型的一个共同特点是：它们能解释在某一时刻的股价的表现，却很少能成功地解释较长时间内市场的复杂变化。导致这种缺陷的原因有（）。Ⅰ市场兴趣的变化Ⅱ数据的值的变化Ⅲ回归方法的缺陷Ⅳ模型没有捕捉到的其他重要因素Ⅴ回归方法使用不当
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直线回归分析中作b的假设检验，其t统计量的自由度为（）
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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。（）
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对回归方程进行的各种统计检验中，应用t统计量检验的是（）。
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在一元线性回归模型中，e表示（）。
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在直线回归模型 https://assets.asklib.com/images/image2/2017073010071761425.jpg 中，回归系数 https://assets.asklib.com/images/image2/2017073010072736177.jpg 的大小（）。
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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。
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回归模型中，检验所用的统计量服从（）。
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在2水平4因子的全因子试验中，通过统计分析只发现因子C及交互作用A*B是显著的，而A、B、D均不显著，则回归模型中应至少包括（）
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在一元线性回归方程 https://assets.asklib.com/psource/2015101517501355743.jpg 中，模型参数 https://assets.asklib.com/psource/2015101517501576288.jpg 表示（）。
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回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ）。
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对回归模型的结果作统计分析，常用的几种检验方法中没有的是（ ）
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一元线性回归模型中t检验和F检验不相同
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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()。
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在二元线性回归模型中，表示（)
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在二元线性回归模型Y=β0＋β1X1＋β2X2＋u中，β1表示（)。
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在估计线性回归模型时,可以将总平方和分解为回归平方和与残差平方各,其中回归平方和表示（）
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在回归方程中，如果斜率系数的t-统计量为-4.38,则它的标准误是（)。
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用一组20个观测值的样本估计模型Yi=β0&43;β1X1i&43;β2X2i&43;i后，在0.1的显著性水平上对β1的显著性作t检验，则β1显著地不等于0的条件是统计量t大于等于：（）
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