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单选题
在大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量）的回归模型中，判定系数R2＝0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α＝0.05）对应的临界值Fα＝3.56。这表明该回归方程（ ）。Ⅰ．拟合效果很好Ⅱ．预测效果很好Ⅲ．线性关系显著Ⅳ．标准误差很小
A
Ⅰ、Ⅱ
B
Ⅰ、Ⅲ
C
Ⅱ、Ⅳ
D
Ⅲ、Ⅳ
参考答案
参考解析
解析：
R2的取值在[0，1]区间内，越接近1，表明回归方程拟合效果越好；越接近0，表明回归方程拟合效果越差。题中，R2＝0.962，可以看出该回归方程回归拟合效果较好。根据决策准则，如果F﹥Fα（k，n－k－1），则拒绝H0:β1＝β2＝…＝βk＝0的原假设，接受备择假设H1:βj（j＝1，2，…，k）不全为零，表明回归方程线性关系显著。题中，F＝256.39＞3.56，线性关系显著。
R2的取值在[0，1]区间内，越接近1，表明回归方程拟合效果越好；越接近0，表明回归方程拟合效果越差。题中，R2＝0.962，可以看出该回归方程回归拟合效果较好。根据决策准则，如果F﹥Fα（k，n－k－1），则拒绝H0:β1＝β2＝…＝βk＝0的原假设，接受备择假设H1:βj（j＝1，2，…，k）不全为零，表明回归方程线性关系显著。题中，F＝256.39＞3.56，线性关系显著。
更多 “单选题在大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量）的回归模型中，判定系数R2＝0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α＝0.05）对应的临界值Fα＝3.56。这表明该回归方程（ ）。Ⅰ．拟合效果很好Ⅱ．预测效果很好Ⅲ．线性关系显著Ⅳ．标准误差很小A Ⅰ、ⅡB Ⅰ、ⅢC Ⅱ、ⅣD Ⅲ、Ⅳ” 相关考题
考题
如果所有的观测点都落在回归直线上，R2=1说明()。A.回归直线不能解释因变量的所有变化B.因变量的变化与自变量无关C.回归直线可以解释因变量的所有变化D.回归直线的拟合效果很好E.回归直线的拟合效果很差
考题
下列方法不可以用来检验回归方程显著性的是( )。A．相关系数法。对于给定的显著性水平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性关系，所求得的回归方程是显著性的B．方差分析法C．计算F比，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D．定性分析法
考题
根据资料计算的判定系数R2=0.96978，这表明( )。A．在Y的总变差中，有96.98%可以由解释变量X做出解释B．回归方程对样本观测值的拟合程度良好C．在Y的总变差中，有3.02%可以由解释变量X做出解释D．回归方程对样本观测值的拟合优度不高
考题
对某回归方程的某个回归系数进行显著性检验，经计算得到其t统计量值为5.8，如果相应的t分布的右侧临界值t0.025=2.447，则表明在0.05的显著性水平下，可以认为该变量对因变量有显著影响。A．正确B．错误
考题
下列方法不可以用来检验回归方程显著性的是（ ）。
A.相关系数法。对于给定的显著性水平a，当相关系数r的绝对值大于临界值r1-a/2(n-2)时，便认为两个变量间存在线性关系，所求得的回归方程是显著性的
B.方差分析法
C.计算F比，对于给定的显著性水平a，当F>F1-a(fR,fE)时，认为回归方程显著
D.定性分析法
考题
根据某地区1996-2015年的亩产量（公斤，y）、降雨量（毫米、x1）以及气温（度，x2）的统计数据进行回归分析，得到如下结果：
R=0.9193，R2=0.8451，调整R2=0.8269
对于回归方程来说，（ ）。A.t检验是检验解释变量xi对因变量y的影响是否显著
B.t检验是从回归效果检验回归方程的显著性
C.F检验是检验解释变量xi对因变量y的影响是否显著
D.F检验是从回归效果检验回归方程的显著性
考题
在大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量》的回归模型中.判定系数R^2 =0. 962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α=0.05）对应的临界值Fα=3. 56.这表明该回归方程（ ）。
Ⅰ.拟合效果很好
Ⅱ.预侧效果很好
Ⅲ.线性关系显著
Ⅳ.标准误差很小A.Ⅱ.Ⅲ
B.Ⅰ.Ⅲ
C.Ⅱ.Ⅳ
D.Ⅲ.Ⅳ
考题
在大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中，判定系数R=O.962,F统计量为256.39，给定显著性水平(α=0.05)对应的临界值Fα=3.56。这表明该回归方程（ ）。
Ⅰ.拟合效果很好
Ⅱ.预测效果很好
Ⅲ.线性关系显著
Ⅳ.标准误差很小
A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
B、Ⅰ.Ⅲ
C、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
D、Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
考题
在大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中．判定系数R2=0．962，F统计量为256．39，给定显著性水平(a=0．05)对应的临界值Fa=3．56。
这表明该回归方程( )。
Ⅰ．拟合效果很好
Ⅱ．预测效果很好
Ⅲ．线性关系显著
Ⅳ．标准误差很小
A.Ⅰ、Ⅱ
B.Ⅰ、Ⅲ
C.Ⅱ、Ⅳ
D.Ⅲ、Ⅳ
考题
大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝功加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中，判断系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平(α=0.05)对临界值为Fα=3.56，这表明回归方程（ ）。A. 拟合效果好
B. 预测效果好
C. 线性关系显著
D. 标准误差很小
考题
大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝功加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中，判断系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平(α=0.05)对临界值为Fα=3.56，这表明回归方程（ ）。A、拟合效果好
B、预测效果好
C、线性关系显著
D、标准误差很小
考题
以棕榈油期货价格P为被解释变量，豆油期货价格Y为解释变量进行一元线性回归分析。结果如下：
在显著性水平a=0．05条件下，豆油期价与棕榈油期价的线性关系（ ）。A.无法判断
B.较差
C.不显著
D.显著
考题
大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量）的回归模型中，判断系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α=0.05）对临界值为Fα=3.56，这表明回归方程（ ）。A.拟合效果好
B.预测效果好
C.线性关系显著
D.标准误差很小
考题
在多元线性回归分析中，如果t检验表明回归系数不显著，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、该自变量与因变量之间的线性关系不显著D、该自变量与因变量之间的线性关系显著
考题
多选题At检验是检验解释变量xi对因变量y的影响是否显著Bt检验是从回归效果检验回归方程的显著性CF检验是检验解释变量xi对因变量y的影响是否显著DF检验是从回归效果检验回归方程的显著性
考题
单选题在大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量）的回归模型中，判定系数R2＝0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α＝0.05）对应的临界值Fα＝3.56。这表明该回归方程（ ）。Ⅰ．拟合效果很好Ⅱ．预测效果很好Ⅲ．线性关系显著Ⅳ．标准误差很小A
Ⅰ、ⅡB
Ⅰ、ⅢC
Ⅱ、ⅣD
Ⅲ、Ⅳ
考题
单选题在大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中，判定系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平(α=0.05)对应的临界值Fα=3.56。这表明该回归方程()。
Ⅰ 拟合效果很好
Ⅱ 预测效果很好
Ⅲ 线性关系显著
Ⅳ 标准误差很小A
I、ⅡB
I、ⅢC
Ⅱ、ⅣD
Ⅲ、Ⅳ
考题
单选题在多元线性回归分析中，如果t检验表明回归系数不显著，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
该自变量与因变量之间的线性关系不显著D
该自变量与因变量之间的线性关系显著
考题
单选题下列方法不可以用来检验回归方程显著性的是（ ）。A
相关系数法。对于给定的显著性水平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关系，所求得的回归方程是显著性的B
方差分析法C
计算F比，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D
定性分析法
考题
不定项题At检验是检验解释变量戈，对因变量），的影响是否显著Bt检验是从回归效果检验回归方程的显著性CF检验是检验解释变量Xl对因变量），的影响是否显著DF检验是从回归效果检验回归方程的显著性
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