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[主观题]
在计算一元线性回归方程时，系已得到以下结果:试根据此结果，填写下表的空格:
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A.一元线性回归预测是回归预测的基础，预测对象只受一个主要因素影响
B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验，通常用的检验法是相关系数检验法
C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比，是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标
D.如果相关系数r=0，表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1，则表示自变量与因变量无线性关系
A.进行回归系数的假设检验
B.在自变量取值范围内画出回归直线
C.建立线性回归方程
D.绘制散点图观察实测值是否有线性趋势存在
E.计算总体回归系数b的可信区间
A.包含回归方程的显著性检验和回归系数的显著性检验
B.根本目的是检验回归方程的斜率是否显著为0
C.在同一显著性水平下，若回归方程显著，则回归系数也显著
D.在同一显著性水平下，若回归系数显著，则回归方程也显著
E.通过卡方检验判断回归方程的显著性
在例9.1中，我们narr86在的一个线性模型中增加二次项pcrv2、ptime86²和inc 862。
(i)利用CRIME L RAW中的数据， 在例17.3的泊松回归中同样增加这些项。
(ii)根据
估计 。数据存在过度散布的证据吗？该如何调整泊松极大似然估计标准误？
(iii)利用第(i)部分和第(ii)部分的结论及教材表17.3，计算这三个平方项联合显著性的准似然比统计量。你得到什么结论？
