设回归模型中的解释变量个数为[img=10x19]180364b5988af7f.png[/img]，则对总体线性回归模型进行显著性检验时所用的[img=12x19]180364b5a19e01b.png[/img]统计量可表示为( )
A: [img=152x49]180364b5abf9a97.png[/img]
B: [img=152x49]180364b5b7181d9.png[/img]
C: [img=174x50]180364b5c10db2c.png[/img]
D: [img=198x50]180364b5cafc807.png[/img]
E: [img=137x50]180364b5d693498.png[/img]
A: [img=152x49]180364b5abf9a97.png[/img]
B: [img=152x49]180364b5b7181d9.png[/img]
C: [img=174x50]180364b5c10db2c.png[/img]
D: [img=198x50]180364b5cafc807.png[/img]
E: [img=137x50]180364b5d693498.png[/img]
举一反三
- 设回归模型中的解释变量个数为[img=10x19]180364b5988af7f.png[/img]，则对总体线性回归模型进行显著性检验时所用的[img=12x19]180364b5a19e01b.png[/img]统计量可表示为( ) 未知类型：{'options': ['', '', '', '', ''], 'type': 102}
- 设[img=10x19]180364b541eff1c.png[/img]为回归模型中的解释变量个数，[img=11x14]180364b54a03967.png[/img]为样本容量，[img=36x19]180364b55204ca2.png[/img]为残差平方和，[img=36x19]180364b55b2caa3.png[/img]为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的[img=12x19]180364b56399fa5.png[/img]统计量为( )。 A: [img=71x44]180364b56b767e9.png[/img] B: [img=149x49]180364b575a1014.png[/img] C: [img=152x49]180364b5806f00d.png[/img] D: [img=72x44]180364b588877cd.png[/img]
- 已知单线激光雷达数据点（ρ, θ）=（10，30°），计算x、y： A: [img=118x28]18036c00fcf56fb.png[/img] B: [img=118x28]18036c010630126.png[/img] C: x= 5， y=5 D: x=10, y=5
- 设回归模型中的解释变量个数为ｋ，则对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( ) A: [img=224x71]1803517793cc0cf.png[/img] B: [img=224x72]180351779e56037.png[/img] C: [img=224x72]18035177a9a8877.png[/img] D: [img=224x72]18035177b4623c0.png[/img] E: [img=224x72]18035177beac1b1.png[/img]
- 设回归模型中的解释变量个数为ｋ，则对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( ) A: [img=224x71]180352f0e3152f7.png[/img] B: [img=224x72]180352f0edf85dd.png[/img] C: [img=224x72]180352f0f953d40.png[/img] D: [img=224x72]180352f1039b477.png[/img] E: [img=224x72]180352f10f3993c.png[/img]