为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著，应该采用（）。
A: t检验
B: OLS
C: 逐个计算相关系数
D: F检验
A: t检验
B: OLS
C: 逐个计算相关系数
D: F检验
D
举一反三
- 多元线性回归模型中,采用()来检验被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立
- 多元线性回归模型的基本检验包括哪些（ ） A: 模型整体检验：可决系数、调整可决系数、F检验 B: 预测检验：给定解释变量，被解释变量的观测值，与被解释变量的真实值进行对比 C: 经济含义检验：系数正负是否符合经济逻辑及经济现实 D: 单个参数估计量的检验：t检验
- 多元线性回归模型中,采用()来检验每个解释变量的显著性
- 线性回归模型中检验回归显著性时结果显著,则所有解释变量对被解释变量都没有解释力
- 多元线性回归模型的基本检验包括哪些? A: 方程整体检验：可决系数、调整可决系数、F检验 B: 单参数检验：系数T检验 C: 预测检验：给定解释变量，被解释变量的观测值，与被解释变量的真实值进行对比 D: 经济学含义检验：系数正负是否符合经济逻辑以及经济现实
内容
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【单选题】在对多元线性回归模型进行总体显著性检验时,如果检验结果总体线性关系显著,则有 A. F检验显著 B. F检验结果不显著 C. t检验显著 D. t检验结果不显著
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线性回归模型的显著性检验，就是为了判断变量之间是否存在显著的线性关系。 A: 正确 B: 错误
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多元线性回归模型利用（ ）来检验变量的显著性。 A: t检验 B: F检验 C: 正态检验
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在多元线性回归分析中,F检验是用来检验 A: 回归模型的总体线性关系是否显著 B: 回归模型的各回归系数是否显著 C: 样本数据的线性关系是否显著 D: 回归方程的预测结果是否显著
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中国大学MOOC: 线性回归模型的显著性检验，就是为了判断变量之间是否存在显著的线性关系。