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。

回归方程显著性检验的方法有（　　） 以下关于多元线性回归方程的显著性检验说法正确的有（） 在回归方程中，整个回归关系的显著性是由（）来检验的。 在回归方程中，整个回归关系的显著性是由（）来检验的 在多元回归模型巾，进入模型的解释变量越多，模型会越好。( ) 逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。 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 。 回归方程总体线性显著性检验的原假设是模型中所有的回归参数同时为零。 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。() 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 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。（ ） 在多元回归方程中，一般用（）来判断方程的拟合程度 检验一元线性回归方程中回归系数的显著性，只能采用F检验。（） 检验一元线性回归方程中回归系数的显著性，只能采用F检验。（） 检验一元线性回归方程中回归系数的显著性，只能采用F检验。() 多元回归中，若自变数间无相关，则利于建立更好的回归方程 在估计出多元回归模型后，通常用验来说明被解释变重与每个解释变重间线性关系的显著性。 回归方程的显著性检验是通过计算（）来进行的。 关于回归方程的显著性检验的说法正确的是（） 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。()