关于元线性回归分析的显著性检验,下列表述正确的有()
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
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
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.H0:β0=β1=0,并运用F检验
B.H0:β1=0,并运用F检验
C.H0:β1=0,运用T检验
D.B和C都是正确的,可以仍选其一进行检验
A.生存分析
B.卡方检验
C.多重线性回归
D.方差分析
A.回归算法是用来研究随机变量之间关系的算法
B.按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析
C.回归指的就是线性回归
D.如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且自变量之间存在线性相关,则称为多重线性回归分析
A.适用于应变量为分类变量时的多因素分析
B.回归系数的假设检验常使用Wald检验
C.常用最小二乘法来估计未知参数
D.xi为无序多分类变量时,若类别数为k,应设置成k-1个哑变量
A.如果使用横断面数据进行回归分析会使r2的值上升。
B.回归分析对估计利息收入不再适用。
C.一些没有包括在模型中的新的因素引起了收入的变化。
D.线性回归分析会提高模型的可信度。