为了检验回归系数的显著性，可以使用F检验。

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．检验两个变量间是否存在线性相关关系的问题便是对回归方程的显著性检验问题

B．建立回归方程的目的是表达两个具有线性相关的变量间的定量关系，因此只有当两个变量间具有线性关系，即回归是显著的，这时建立的回归方程才是有意义的

C．求两个变量间相关系数，对于给定的显著水平α，当相关系数r的绝对值大于临界值r1-α/2(n-2)时，便认为两个变量间存在线性相关关系，所求得的回归是显著的，即回归方程是有意义的

D．为了推广到多元线性回归场合，另一种检验方法是方差分析的方法

E．当SR、SE、fA、fE已知，对于给定的显著性水平α，当F<F1-α(fR，fE)时，认为回归方程显著，即是有意义的

B、t检验用于检验回归方程的显著性

C、F统计量显著时，表明回归方程中所有回归系数均不为0

D、F统计量显著时，表明回归方程中至少一个回归系数不为0

E、在一元线性回归分析中，两种检验是等价的

A．检验两个变量间是否存性相关关系的问题便是对回归方程的显著性检验问题

B．建立回归方程的目的是表达两个具有线性相关的变量间的定量关系，因此只有当两个变量间具有线性关系，即回归是显著的，这时建立的回归方程才是有意义的

C．求两个变量间相关系数，对于给定的显著水平，仅当相关系数r的绝对值大于临界值r1-α/2(n-2)时，便认为两个变量间存性相关关系，所求得的回归是显著的，即回归方程是有意义的

D．为了推广到多元线性回归场合，另一种检验方法是方差分析的方法嚣．当SR，SE，fA，fE已知，对于给定的显著性水平α，当F＜f1-α(fA，fE)时，认为回归方程显著，即是有意义的

A、t检验

B、F检验

C、回归方程的检验与回归系数的检验

D、拟合优度检验

为了向客户提供房屋租金方面的信息，本案例收集了80个商业地产的房龄、空置率、占地面积、出租率和运营费用。所涉及的变量有房龄()，运营费用 ()，空置率(), 面积()和出租率(Y)。数据文件请至“第四章数据与代码文件”处下载，文件各列数据依次为Y、X1、X2、X3、X4。 本例使用statsmodels库进行分析，先进行数据分析，再根据运行结果回答以下问题,答题时选择与运行结果最为接近的数值。 思考题： 1，使用最小二乘方法得到的回归估计方程为 （ ） A.B.C.D.2.模型中方差的估计值为( ) A.0.729 B.0.532 C.1.214 D.1.474 3. 对回归方程进行整体显著性的F检验，所得的统计量的值为（ ） A.31.438 B.21.325 C.110.567 D.125.751 4. 对的回归系数进行显著性检验，所得检验的p值为( ) A.-6.052 B.0.090 C. 0.319 D.1.003 5. 对一个房龄=14，运营费用=8.19，空置率=0.27, 面积=104的商业地产，预测其出租率的值为（ ） A.13.670 B.15.415 C. 12.901 D.12.730

A、拟和优度检验可以通过样本决定系数、施瓦茨准则、赤池信息准则来检验

B、拟和优度高的模型一定比拟和优度低的模型更好，这一准则适用于任何应用

C、虽说样本决定系数并没给出具体的临界值来判定拟合优度的好坏，但可以根据其与F统计量的关系进行推导判定

D、对于一元线性回归模型来说，回归方程的显著性检验与回归参数的显著性检验是等价的

E、模型参数的线性约束检验、若干个回归系数同时为零的检验以及方程稳定性检验用到的统计量均为F统计量

A.t检验

B.O1S

C.逐个计算相关系数

D.F检验

下面给出了根据15个观察值计算得到的数据：

  =367.693；

  =402.760；

  =8.0；

  ∑=66042.269

  ∑=84855.096；

  ∑=280.0；

  ∑y_ix_2i=74778.346

  ∑y_ix_3i=4250.9；

  ∑x_2ix_3i=4796.0

  其中，小写字母表示了各值与其样本均值的离差。

  a．估计三个多元回归系数。

  b．估计它们的标准误。

  c．求R²与。

  d．估计B₂、B₃95%的置信区间。

  e．在α=5%下，检验估计的每个回归系数的统计显著性(双边检验)。

  f．检验在α=5%下所有的偏斜率系数都为零。给出方差分析表。