如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解释变量

药物分析中所指的显著性检验应该是（）。 多元线性回归模型中，如果方程的总体线性关系是显著的，并不能说明每个解释变量对被解释变量的影响都是显著的，必须对每个解释变量进行显著性检验。（ ） 在一元线性回归模型中，方程显著性检验与变量显著性检验是一致的。() 假设检验（显著性检验） 进行参数显著性或方程显著性检验时，很小的p值说明是小概率事件，就是拒绝H0的证据。（2.0分） 研究对象在某一维度上是否存在显著性差异，只需要做T检验。 回归方程的显著性检验是通过计算（）来进行的。 在回归系数的显著性检验中。如果P值=0.04，则( )。   在显著性检验中，如果显著水平为0.01，则犯Ⅰ型错误的概率最大是（） 两个连续性变数资料的差异显著性检验只能用t检验，不能用F检验。（） 如果某项假设检验的结论在0.05的显著性水平下拒绝了原假设，则在0.1的显著性水平下必定是显著的（） 回归方程总体显著性检验的原假设是所有回归参数同时为零。() 检验一元回归系数显著性的检验方法是（） 如果对简单线性回归模型进行显著性检验的结果是不能拒绝H0，这就意味着() ( )即回归系数的显著性检验。 均数的显著性检验可用于____。 （）即回归系数的显著性检验 显著性检验的主要步骤有哪些 在假设检验中，随着显著性水平α的减小，接受H0的可能性将会变（） 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