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更多“在多回归分析中，F检验显著，不必进行t检验。（）”相关的问题
A.给定显著性水平时的F检验的临界值
B.检验统计量F的数值
C.检验整个回归方程的F检验的p值
D.检验单个回归系数的t检验的p值
A.在方差分析中，如果两个因素的水平数一样多，则哪个因素的F统计量的值越大，则哪个因素越有可能是一个显著的影响因素
B.在方差分析中，如果两个因素的水平数一样多，则哪个因素的F统计量对应的Sig值越大，则哪个因素越有可能是一个显著的影响因素
C.在进行方差齐性检验时，如果LeveneF统计量的值越大，则越有可能得出方差齐性的结论
D.在进行方差齐性检验时，如果LeveneF统计量对于的Sig值越大，则越有可能得出方差齐性的结论
E.如果不满足方差齐性要求，则方差分析的结论就不可靠标记
A.单样本T检验
B.独立样本T检验
C.卡方检验
D.F检验
利用FERTIL3.RAW中的数据。
(i)将gfr对r和t²回归，并保留残差，便得到除趋势的gfrt即
。
(ii)将
对教材方程(10.35)中所有变量(包括t和t2)回归。比较得出的R²与教材方程(10.35)中的R2有何不同。你有何结论？
(ii)在教材方程(10.35)中加入t3后重新进行估计。这个新增变量在统计上显著吗？
本题利用FERTIL3.RAW中的数据。
(i)将gfr对t和t2回归， 并保留残差， 便得到除趋势的gfrt即
。
(ii)将对方程(10.35)中所有变量(包括t和t2)回归。比较得出的R2与方程(10.35)中的R2有何不同。你有何结论？
(iii)在方程(10.35)中加入3后重新进行估计。这个新增变量在统计上显著吗？
A．3个自变量应该至少有1个以上的回归系数的检验结果是显著的，不可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况
B．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
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，这说明这3个自变量间可能有相关关系，这种情况很正常
D．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
A.χ2检验
B.配对t检验
C.相关分析
D.方差分析
E.回归分析
A.当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性
B.当异方差出现时，常用的t和
C.异方差情况下，通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差
D.如果OLS回归的残差表现出系统性，那么说明数据中不存在异方差性
E.如果回归模型中遗漏一个重要变量，那么OLS残差必定表现出明显的趋势
F.检验失效
溶液的溶解度y与温度t有关，测得数据如下表所示．
| 温度ti(℃) | 0 | 5 | 10 | 15 | 20 |
| 溶解度yi | 29.0 | 34.2 | 40.8 | 42.4 | 46.2 |
检验溶液的溶解度y与温度t之间是否存在显著的线性相关关系；如果存在，求y与t之间的回归直线方程．
