ESS為回歸平方和，RSS為殘差平方和，TSS為總離差平方和，樣本決定系數(shù)r2應(yīng)為（）
A.A
B.B
C.C
D.D
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對回歸系數(shù)的估計量
進行顯著性t檢驗，提出原假設(shè)H0：b1=0；備擇假設(shè)H1：b1≠0。若計算的T統(tǒng)計量值大于所查得的臨界值tα/2，則（）
A.拒絕H0：b1=0，接受H1：b1≠0，Y與X線性顯著
B.拒絕H0：b1=0，接受H1：b1≠0，Y與X線性不顯著
C.接受H0：b1=0，Y與X線性顯著
D.接受H0：b1=0，Y與X線性不顯著
A.總體回歸模型；
B.總體回歸方程；
C.樣本回歸方程；
D.樣本回歸模型
在一元線性回歸分析中，方程
是（）
A.總體回歸模型；
B.總體回歸方程；
C.樣本回歸方程；
D.樣本回歸模型
A.r2檢驗；
B.t檢驗；
C.F檢驗；
D.DW檢驗
A.F檢驗；
B.t檢驗；
C.r2檢驗；
D.DW檢驗
最新試題
模型整體顯著性F檢驗包含的兩個自由度是（）。
多重共線性問題的實質(zhì)是樣本現(xiàn)象，因此可以通過增加樣本信息得到改善。
較高的簡單相關(guān)系數(shù)是多重共線性存在充分必要條件。
被解釋變量是作為模型分析研究對象的變量。
產(chǎn)生多重共線性的背景是什么？
外生變量數(shù)值的變化能夠影響內(nèi)生變量的變化。
經(jīng)濟變量之間具有共同變化趨勢是導(dǎo)致模型產(chǎn)生多重共線性的重要原因之一。
與簡單線性回歸相比，多元線性回歸中增加的基本假定是（）。
模型是對所研究的某種現(xiàn)象、某種關(guān)系或某種過程的一種模擬。
一般而言，如果每兩個解釋變量的簡單相關(guān)系數(shù)（零階相關(guān)系數(shù)）比較高，例如大于（），則可認為存在著較嚴重的多重共線性。