检验回归系数和回归方程的线性关系是否显著,正确的说法是()。
A.F检验用来检验回归系数的显著性,其假设为H0:β1=0;H0:β1≠0
B.F检验用来检验回归方程线性关系是否显著,其假设为:H0:回归方程线性关系不显著;H1:回归方程线性关系显著
C.t检验用来检验回归系数的显著性,其假设为H0:β1=0;H0:β1≠0
D.t检验用来检验回归方程线性关系是否显著,其假设为:H0回归方程线性关系不显著;H1:回归方程线性关系显著
A.F检验用来检验回归系数的显著性,其假设为H0:β1=0;H0:β1≠0
B.F检验用来检验回归方程线性关系是否显著,其假设为:H0:回归方程线性关系不显著;H1:回归方程线性关系显著
C.t检验用来检验回归系数的显著性,其假设为H0:β1=0;H0:β1≠0
D.t检验用来检验回归方程线性关系是否显著,其假设为:H0回归方程线性关系不显著;H1:回归方程线性关系显著
A.回归方程是根据最小二乘法确定的
B.判定系数r2测度了回归直线的拟合程度
C.估计标准误差Sy测度了实际观测点在直线周围的散布程度
D.线性关系的检验是检验自变量与因变量之间的线性关系是否显著
E.回归系数的检验是检验自变量对因变量的影响是否显著
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
(1)将方差分析表中的所缺数值补齐。(保留到小数点后两位数字)
(2)写出该地区机电行业的销售额(单位:万元)与该地区汽车产量及建筑业的产值的多元线性回归,并解释各回归系数的意义。
(3)检验回归方程的线性关系是否显著?
(已知Fα(1.14)=4.6,Fα(2.14)=3.7389,Fα(1.15)-4.5431,Fα(2.13)=3.8056)
(4)检验各回归系数是否显著?
一家房地产评估公司想对某城市的房地产销售价格(y)与地产评估价值(x1)、房产评估价值(x2)和使用面积(x3)建立一个模型,以便对销售价格作出合理预测。为此,收集了15栋住宅的房地产评估数据,经回归得到有关结果(a=0.05),如表7- 4、表7-5所示。
(1)写出销售价格对地产评估价值、房产评估价值、使用面积的多元线性回归方程,并解释各回归系数的意义。
(2)检验回归方程的线性关系是否显著?
(3)检验各回归系数是否显著?
(4)计算多重判定系数R2,并说明它的实际意义。
(5)计算估计标准误差sy,并说明它的实际意义。
(6)你认为使用面积(x3)在预测销售价格时是否有用?试说明理由。
研究表明,某地区机电行业的销售额与该地区汽车产量及建筑业的产值关系十分密切,搜集1996~2012年共17年的相关资料,利用Excel得到下面的回归结果。
(1)将方差分析表中的所缺数值补齐。(保留到小数点后两位数字)
(2)写出该地区机电行业的销售额(单位:万元)与该地区汽车产量及建筑业的产值的多元线性回归,并解释各回归系数的意义。
(3)检验回归方程的线性关系是否显著?
(已知Fα(1.14)=4.6,Fα(2.14)=3.7389,Fα(1.15)-4.5431,Fα(2.13)=3.8056)
(4)检验各回归系数是否显著?
A.检验回归方程对样本数据的拟合程度,通过判定系数来分析
B.对回归方程线性关系的检验
C.对回归方程中回归系数显著性进行检验
D.序列相关性检验
E.多重共线性检验
若直线回归方程中的X变量的回归系数为—0.324,t检验的p值为0.000,则()
A.X和Y是的关系无法判断
B.X和Y具有负相关关系
C.回归方程是显著的
D.无法判断回归系数是否显著
A.X和Y是的关系无法判断
B.X和Y具有负相关关系
C.回归方程是显著的
D.无法判断回归系数是否显著
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