在估计出多元回归模型后，通常用F检验来说明被解释变量与每个解释变量间线性关系的显著性。

在多元回归分析中,F检验是用来检验 在建立多元回归模型时，增加与实际问题有关的解释变量，模型的R2增大。（　　） 在建立多元回归模型时，增加与实际问题有关的解释变量，模型的R2增大（） 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 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。 —元回归模型和多元回归模型的划分依据是（）。 简单线性回归模型与多元回归模型的基本假设（） 在多元回归模型中，t检验非常重要，因为此时不能再用简单的图表描述，不容易通过直觉来判断解释变量的显著程度。 一元回归模型和多元回归模型的划分依据是 （ ）。 一元回归模型和多元回归模型的划分依据是 （ ）。   多元回归模型的基本假设条件有（） 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。（ ） 赤池信息准则和施瓦茨准则是为了比较所含解释变量个数不同的多元回归模型的拟合优度。（ ） 在多元回归分析中，引入新变量后对方程中原有变量没有影响。 若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。 Ⅰ.回归参数估计量非有效 Ⅱ.变量的显著性检验失效 Ⅲ.模型的预测功能失效 Ⅳ.解释变量之间不独立 对于多元线性回归模型，通常用（）来检验模型对样本观测值的拟合程度 在多元线性回归模型中，进入模型的解释变量越多，模型会越好。 对于多元回归模型，如果联合检验结果是统计显著的则意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。 对于多元回归模型，如果联合检验结果是统计显著的则意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。（ ） 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。