（ ）会使得统计上不显著的解释变量进入方程

整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的（） 整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。（ ） 为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著，应该采用（）。 为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著，应该采用( )。 为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著，应该采用（ ）。 在大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量）的回归模型中，判定系数0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α=0.05）对应的临界值F=3.56。这表明该回归方程（）。 下列情况回归方程中可能存在多重共线性的有（　　）。Ⅰ模型中所使用的自变量之间相关Ⅱ参数最小二乘估计值的符号和大小不符合经济理论或实际情况Ⅲ增加或减少解释变量后参数估计值变化明显ⅣR2值较大，但是回归系数在统计上几乎均不显著 多元线性回归模型中,F检验又称的显著性检验，是用来检验被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立 接上题，方程中D是一个虚拟变量。当RM>rf时，D=1，否则D=0。当D在统计上显著时，表明基金存在时机选择能力 大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量）的回归模型中，判断系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α=0.05）对临界值为 Fα=3.56，这表明回归方程（　　）。 密封槽中有淤浆，会使得淤浆进入(　　)。 结构模型中的每一个方程都称为结构方程。在结构方程中，解释变量可以是前定变量，也可以是（） 样本可决系数高的回归方程一定比样本可决系数低的回归方程更能说明解释变量对被解释变量的解释能力。 多元回归模型中的解释变量个数为k，那么回归方程显著性检验的F统计量的第一自由度为n—k一1，第二自由度为k。 在大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量）的回归模型中，判定系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α=0.05）对应的临界值Fα=3.56。这表明该回归方程（ ）。 在大连豆柏期货价格（被解释变量）与芝加哥豆柏期货价格（解释变量）的回归模型中，判定系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α =0.05）对应的临界值Fα =3.56。这表明该回归方程（）。 在大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中，判定系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平(α=0.05)对应的临界值Fα=3.56。这表明该回归方程（）。 在大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中，判定系数R2=0．962，F统计量为256．39，给定显著性水平(α=0．05)对应的临界值Fa=3．56。这表明该回归方程( )。 大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝功加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中，判断系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平(α=0.05)对临界值为Fα=3.56，这表明回归方程（ ）。 用于检验解释变量x和被解释变量y之间的线性关系是否显著的是