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设K为回归模型中的参数个数（包括截距项），n为样本容量，ESS为残差平方和，RSS为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量为（）。A.AB.BC.CD.D

题目

设K为回归模型中的参数个数（包括截距项），n为样本容量，ESS为残差平方和，RSS为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量为（）。

A.A

B.B

C.C

D.D

相似考题

1.已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为，估计用样本容量为24，则随机误差项的方差估计量为（）。

2.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（）。

3.设k为回归模型中的解释变量的个数，n为样本容量，RSS为残差平方和，ESS为回归平方和。则对其总体回归模型进行方程显著性检验时构造的F统计量为（ ）。

4.总体平方和TSS、残差平方和RSS与回归平方和ESS三者的关系是（）。A.RSS=TSS+ESSB.TSS=RSS+ESSC.ESS=RSS-TSSD.ESS=TSS+RSS

更多“设K为回归模型中的参数个数（包括截距项），n为样本容量，ESS为残差平方和，RSS为回归平方和。则对总体 ”相关问题

  • 第1题：

    设k为回归模型中的参数个数，n为样本容量。则对多元线性回归方程进行显著性检验时，所用的F统计量可表示为（ ）



    答案：B
    解析：

  • 第2题：

    回归模型中，总离差平方和（TSS）、回归平方和（ESS）、残差平方和（RSS）的关系是（ ）。

    A.RSS=ESS+TSS
    B.TSS=ESS+RSS
    C.ESS=TSS+RSS
    D.TSS=RSS-ESS

    答案：B
    解析：
    总离差平方和可分解为回归平方和与残差平方和。TSS反映样本观测值总体离差的大小；ESS反映由模型中解释变量所解释的那部分离差的大小；RSS反映样本观测值与估计值偏离的大小，也是模型中解释变量未解释的那部分离差的大小。

  • 第3题：

    一元线性回归模型的最小二乘回归结果显示，残差平方和RSS=40.32,样本容量n=25，则回归模型的标准差为

    A．1.270

    B．1.324

    C．1.613

    D．1.753


    ;是 的最佳线性无偏估计;是 的最佳线性无偏估计;

  • 第4题：

    设k为回归模型中的参数个数（包括截距项），则总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为（ ）。



    答案：B,C
    解析：

  • 第5题：

    10、已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为800，估计用样本容量为24，则随机误差项方差的估计为（）

    A．33.33

    B．40

    C．38.09

    D．36.36


    B

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