对回归方程进行的各种统计检验中，应用t统计量检验的是（　　）。

一元线性回归方程可主要应用于()。 I.对回归方程的各参数进行显著性检验 II.描述两个指标变量之间的数量依存关系 Ⅲ.利用回归方程进行预测 IV.利用回归方程进行统计控制   检验总体直线回归方程是否有统计学意义，可采用（） 说明回归方程拟合优度的统计量是( ） 对一元线性回归模型进行拟合优度检验利用的是t统计量。（ ） 一般对所估计的回归方程进行的词价与统计检验的主要内容与方法包括（） 简述对回归方程进行评价与检验的理由。 简述对回归方程进行评价与检验的理由 说明回归方程拟合优度的统计量主要是 说明回归方程拟合优度的统计量主要是（） 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 一元线性回归方程可以应用于：描述两指标变量之间的数量依存关系;利用回归方程进行预测，把预报因子代入回归方程可对预报量进行估计;利用回归方程进行统计控制，通过控制X的范围来实现指标r统计控制的目标。(　　) 如果对线性回归方程检验不能通过，就不能用所建立的回归方程进行分析。 说明回归方程拟合优度的统计是 在k元回归中，n为样本容量，SSE为残差平方和，SSR为回归平方和，则对回归方程线性关系的显著性进行检验时构造的F统计量为（） 多元线性回归方程的T检验采用的自由度为（） 在回归分析中,F统计量主要是用来检验（） 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( )。 对样本的简单线性回归方程中的回归系数进行假设检验，得到P＞0.05，说明（） 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 回归方程的显著性检验是通过计算（）来进行的。