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[判断题]

回归预测模型的显著性检验是通过计算F值来进行的。()

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更多“回归预测模型的显著性检验是通过计算F值来进行的。()”相关的问题

第1题

在构建多元线性回归模型时,需要通过各项检验来调整或评价模型,下列检验方法与用途正确的是()。

A.卡方检验,检验模型整体的拟合程度

B.共线性检验,检验自变量间是否存在一定的相关性

C.DW检验,检验误差项间是否存在自相关

D.F检验,检验模型中系数的显著性

E.t检验,检验模型中系数的显著性

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第2题

一元线性回归分析的基本步骤为()。

A.建立回归方程→估计方程参数→检验回归模型和参数的显著性→检验回归方程的拟合优度→残差分析→回归预测

B.建立回归方程→估计方程参数→检验回归模型和参数的显著性→检验回归方程的拟合优度→回归预测→残差分析

C.建立回归方程→估计方程参数→检验回归方程的拟合优度→检验回归模型和参数的显著性→残差分析→回归预测

D.建立回归方程→估计方程参数→检验回归方程的拟合优度→检验回归模型和参数的显著性→回归预测→残差分析

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第3题

对于二元线性回归模型的总体显著性检验的F统计量,正确的是()。
对于二元线性回归模型的总体显著性检验的F统计量,正确的是()。

对于二元线性回归模型的总体显著性检验的F统计量,正确的是()。

请帮忙给出正确答案和分析,谢谢!

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第4题

Logistic回归模型中,在给定显著性水平条件下,采取Wald统计量进行系数显著性检验时,若拒绝原假设,则检验通过。()
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第5题

下列说法中错误的是()。

A.回归方程的显著性检验的目的是检验回归方程的截距项是否显著为0

B.若回归方程在一定的显著性水平下通过了F检验,就可以运用该回归方程进行统计预测

C.残差分析是分析模型假定正确与否的基本方法

D.回归方程的预测包括点估计和区间估计两种

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第6题

多元线性回归模型中,如果某参数不能通过显著性检验,则应直接剔除该解释变量。()
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第7题

下列关于WilksΛ统计量与Wald统计量的说法中,正确的是()。

A.单个解释变量的Wald统计量服从正态分布

B.Wilks统计量可以用于单因素多变量方差分析的显著性检验,Wald统计量则用于一般线性回归的显著性检验

C.Wilks统计量可以用于单因素多变量方差分析的显著性检验,Wald统计量则用于Logistic模型的显著性检验

D.Wilks统计量可以用于一般线性回归模型的显著性检验,Wald统计量则用于线性回归的显著性检验

E.Wilks统计量服从威尔克斯分布

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第8题

关于回归系数显著性检验的检验、回归方程显著性检验的F检验、相关系数显著性检验的t检验,以下描述中正确的是()。

A.在多元线性回归分析中,三种检验都是等价的

B.在一元线性回归分析中,三种检验都是等价的

C.在一元线性回归分析中,三种检验不都是等价的

D.在多元线性回归分析中,t检验与F检验等价

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第9题

下述方差分析中涉及到的显著性检验的说法中,正确的是()。

A.对于不同类型的方差分析方法,有不同的显著性检检方法

B.理论上,Wiks统计量的值越小,越容易得出具有墨若性差异的结论

C.理论上,F统计量的值越大,越容易得出具有a著性差异的墙论

D.在单因素多变量方差分析中,常利用F统计量的值进行显著性检验的断

E.在单因素单变量方差分析中,常利用Wiks统计量的值来进行显著性检验的判断

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第10题

六西格玛团队分析了历史上本车间产量(Y)与温度(X1)及反应时间(X2)的记录。建立了Y对于X1及X2的线性回归方程,并进行了ANOVA、回归系数显著性检验、相关系数计算等,证明我们选择的模型是有意义的,各项回归系数也都是显著的。下面应该进行:()

A.结束回归分析,将选定的回归方程用于预报等

B.进行残差分析,以确认数据与模型拟合得是否很好,看能否进一步改进模型

C.进行响应曲面设计,选择使产量达到最大的温度及反应时间

D.进行因子试验设计,看是否还有其它变量也对产量有影响,扩大因子选择的范围

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