对回归模型进行检验时，通常假定ui服从。/ananas/latex/p/238845

对二元线性回归模型怀特检验，若原假设成立，则辅助回归中无交叉项回归和有交叉项回归得到的nR2分别服从( )。 一般情况下，使用估计的回归方程之前，需要对模型进行检验，检验的内容不包括（　）。 一般情况下，使用估计的回归方程之前，需要对模型进行检验，检验的内容不包括（）。 对k元线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为（） 进行相关与回归分析应注意对相关系数和回归直线方程的有效性进行检验。（） 进行相关与回归分析应注意对相关系数和回归直线方程的有效性进行检验。 进行相关与回归分析应注意对相关系数和回归直线方程的有效性进行检验。 建立一元线性回归模型时，需要假定（） 对回归方程线性关系的显著性进行检验。其检验过程应包括( )。 建立线性回归模型时，对随机误差项∈需要做出的假定有 对于多元线性回归模型，通常用（）来检验模型对于样本观测值的拟和程度。 对于多元线性回归模型，通常用（）来检验模型对于样本观测值的拟和程度。 对三元回归模型，样本量用n表示。考虑包含交叉项的White检验，则检验统计量服从自由度为的卡方分布 进行相关与回归分析应注意对相关系数和回归直线方程的有效性进行检验。(    ) 对招聘活动进行检验通常采用的基本标准包括()。 多元线性回归模型的（），又称为回归方程的显著性检验或回归模型的整体检验。 多元线性回归模型的（　　），又称为回归方程的显著性检验或回归模型的整体检验。 对一元线性回归方程回归系数进行显著性检验通常采用的方法是 （判断题）进行相关与回归分析应注意对相关系数和回归直线方程的有效性进行检验。 A对 B错 设k为回归模型中的解释变量个数，n为样本容量，则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量的自由度为 。