在某股指期货的回归模型中，若对于变量与的10组统计数据判定系数=0.95，残差平方和为120.53，那么的值为（）

在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在（） 在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在（ ）。 回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础，线性回归模型的基本假设是（） 回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假硅是( )。 回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（）。 在一元线性回归模型中对回归系数显著性检验的t统计量和对因变量与自变量相关系数检验的t统计量没有关系 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（　　）。 在多元线性回归模型中，若自变量xi对因变量y的影响不显著，那么它的回归系数βi的取值. 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。（ ） 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（）。 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（ ）。 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( )。 回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ） Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系 Ⅱ.随机误差项服从正态分布 Ⅲ.各个随机误差项的方差相同 Ⅳ.各个随机误差项之间不相关 当回归模型中解释变量彼此正交时,多元回归估计量与一元回归模型的估计量相同 在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在多重共线性 经检验后， 若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型中存在（ ）。 经检验后，若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型中存在（ ）。