COX回归中,偏回归系数检验的方法有 A: 似然比检验（likelihood ratio test） B: Wald检验（Wald test） C: 得分检验（ score test） D: 以上均正确

LR、wald和LM检验中，检验统计量在原假设下渐近服从（  ）

存在什么情况时，Wald检验不再有效（） A: 变量过多 B: 共线性 C: 异方差 D: 过拟合

格兰杰非因果性检验可以利用（ ）完成。 A: F统计量 B: LR统计量 C: LM统计量 D: Wald统计量

对logistic模型和偏回归系数假设检验常用的方法是 A: 似然比检验 B: Wald卡方检验 C: 得分检验 D: 方差分析

对logistic模型和偏回归系数假设检验常用的方法是 A: t检验 B: Wald卡方检验 C: Anova D: 似然比检验

logistic回归中参数估计值的假设检验方法有（） A: 方差分析 B: Wald检验 C: t检验 D: 似然比检验 E: 比分检验

可用来进行多元线性回归方程的多参数检验的是（ ） 未知类型：{'options': ['t 检验', 'F检验', '18034b18201056a.png检验', 'Wald 检验'], 'type': 102}

对于 logistic 模型，通常采用的检验方法包括（ ）。 A: 似然比检验 B: 答案选项均正确 C: 得分检验 D: Wald X2 检验

MNL模型（多类别Logit模型）适用的检验方法为 A: Wald检验 B: 似然比检验 C: LM检验 D: 等级相关系数检验