设[img=14x18]17e0b25c534a8ab.png[/img]为回归模型中的参数个数,n为样本容量,则对多元线性回归方程进行显著性检验时,所用的F统计量可表示为( )。
未知类型：{'options': ['', ' [img=104x46]17e0b25c68f9f50.png[/img]', ' [img=100x46]17e0b25c74ed236.png[/img]', ' [img=84x44]17e0b25c7f0b86d.png[/img]'], 'type': 102}
未知类型：{'options': ['', ' [img=104x46]17e0b25c68f9f50.png[/img]', ' [img=100x46]17e0b25c74ed236.png[/img]', ' [img=84x44]17e0b25c7f0b86d.png[/img]'], 'type': 102}
举一反三
- 设k为回归模型中的参数个数(包括截距项),则总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为( )。 未知类型：{'options': ['', ' [img=122x58]17e0c8d6317cea7.png[/img]', ' [img=104x46]17e0c8d63f20baf.png[/img]', ' [img=104x46]17e0c8d64cf673e.png[/img]'], 'type': 102}
- 设[img=13x19]17e0ab3969e8650.png[/img]为回归模型中的参数个数（包括截距项），则总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为（）。 未知类型：{'options': ['', ' [img=95x37]17e0c881aa04e26.png[/img]', ' [img=89x39]17e0c881b74e8a4.png[/img]', ' [img=80x37]17e0c881c506acb.png[/img]', ' [img=72x34]17e0c881d1f55e4.png[/img]'], 'type': 102}
- 设[img=13x19]17e4375e86212ce.png[/img]为回归模型中的参数个数(包括截距项),则总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为( )。 未知类型：{'options': ['', ' [img=124x49]17e448aea772d14.png[/img]', ' [img=109x48]17e448aeb2609bd.png[/img]', ' [img=104x48]17e448aebd1b366.png[/img]', ' [img=102x48]17e448aec83e09e.png[/img]'], 'type': 102}
- 函数f(x)=[img=40x76]17e0bf8d391c13e.png[/img]的不连续点为( ) 未知类型：{'options': ['x=0', ' x=[img=43x39]17e0bf8d4513730.png[/img](k=0,±1,±2,…)', ' x=0和x=2kπ(k=0,±1,±2,…)', ' x=0和x=[img=43x39]17e0bf8d4513730.png[/img](k=0,±1,±2,…)'], 'type': 102}
- 设f(x)是连续函数，且[img=115x41]17e441a9264b227.jpg[/img]，则f(7)=. 未知类型：{'options': ['0', ' [img=11x33]17e4362bee12768.jpg[/img]', ' [img=18x33]17e43d9ae21f42d.jpg[/img]', ' 1'], 'type': 102}