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在构建回归模型时，应当对模型进行检验，下列哪些论述是正确的（）。A、在一元线性回归分析中，只进行回归系数b的t检验是足够的B、在一元线性回归分析中，应当同时进行回归系数b的t检验和模型整体的F检验C、在多元回归分析中，回归系数b的t检验和模型整体的F检验是等价的D、在多元回归分析中，回归系数b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
题目
在构建回归模型时，应当对模型进行检验，下列哪些论述是正确的（）。
- A、在一元线性回归分析中，只进行回归系数b的t检验是足够的
- B、在一元线性回归分析中，应当同时进行回归系数b的t检验和模型整体的F检验
- C、在多元回归分析中，回归系数b的t检验和模型整体的F检验是等价的
- D、在多元回归分析中，回归系数b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
相似考题
参考答案和解析
更多“在构建回归模型时，应当对模型进行检验，下列哪些论述是正确的（）。”相关问题
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第1题：
检验自回归模型扰动项的自相关性，常用德宾h检验，下列命题正确的是（）
A.德宾h检验只适用一阶自回归模型
B.德宾h检验适用任意阶的自回归模型
C.德宾h统计量服从t分布
D.德宾h检验可以用于小样本问题
参考答案：B
-
第2题：
在构建岗位胜任特征模型的方法中，回归分析需在（ ）之后进行。
A.相关分析 B.因子分析 C.频次选择法 D. T检验分析答案：B解析： -
第3题：
关于一元线性回归模型，下列表述正确的有（）A:回归系数b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可
B:模型可用于描述两变量间的数量依存关系
C:可用模型对因变量进行预测
D:可利用回归方程进行统计控制答案：A,B,C,D解析：一元线性回归是对两个具有相关关系的数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程，从而在相关分析的基础上进行指标预测在元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可。一元线性回归方程可以应用于。①描述两指标变量之间的数量依存关系；②利用回归方程进行预测，把预报园子（即自变量X）代入回归方程可对预报量（即因变量Y）进行估计；⑧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Y统计控制的目标 -
第4题：
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（ ）。
答案：B解析：
-
第5题：
对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6题：
在估计出多元线性回归模型后，思考多元线性回归模型的一系列检验，据此回答以下两题。
这些检验包括回归模型的（ ）A.线性关系显著性检验
B.回归系数显著性检验
C.拟合优度检验
D.自相关和异方差检验答案：A,B,C解析：多元线性回归模型的检验有：①拟合优度检验，反映回归直线与样本观察值拟合程度；②F检验，又称为回归方程的显著性检验或回归模型的整体性检验；③t检验，t检验又称为回归系数检验。 -
第7题：
某团队希望了解热镀锌工艺中的锌锅温度（x1）、DV值（x2）、模式电流（x3）和氮气（4）对锌层厚度的影响，该过程已经积累的大量历史数据，该团队拟采用回归技术分析四个因素的影响程度，请问在进行回归分析时，以下哪种处理方法是正确的（）？
- A、针对焊接强度（y）对四个影响因素分别建立回归方程
- B、先分析四个因素之间的相关关系，然后用最佳子集法建立y对四个因素的线性回归模型，然后根据模型诊断结果对模型进行改进
- C、先建立y和四个因素的线性回归模型，剔除不显著的因素，即可构建所需模型
- D、先建立y和四个因素的非线性回归模型，剔除不显著因素，即可构建所需模型
正确答案:B,C -
第8题：
对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t检验？
正确答案: 多元线性回归模型的总体显著性F检验是检验模型中全部解释变量对被解释变量的共同影响是否显著。通过了此F检验，就可以说模型中的全部解释变量对被解释变量的共同影响是显著的，但却不能就此判定模型中的每一个解释变量对被解释变量的影响都是显著的。因此还需要就每个解释变量对被解释变量的影响是否显著进行检验，即进行t检验。 -
第9题：
在构建岗位胜任特征模型的方法中，回归分析需在（）之后进行。
- A、相关分析
- B、因子分析
- C、频次选择法
- D、T检验分析
正确答案:B -
第10题：
单选题在构建岗位胜任特征模型的方法中，回归分析需在（）之后进行。A相关分析
B因子分析
C频次选择法
DT检验分析
正确答案： A解析： 暂无解析 -
第11题：
单选题对回归模型进行检验，首先要进行的是（）A拟合程度分析
B经济意义检验
CF检验
Dt检验
正确答案： B解析： 所谓经济意义的检验就是利用相关的经济学原理及我们所积累的丰富的经验，对所估计的回归方程的回归系数进行分析与判断，看其是否能得到合理的解释。对回归模型进行检验，首先要进行的就是经济意义的检验。 -
第12题：
单选题将市场风险内部模型法计量结果与损益进行比较，以检验计量方法或模型的标准性、可靠性，并据此对计量方法或模型进行调整和改进的内部模型法实施要素是（）。A风险因素识别与构建
B压力测试
C特定风险
D返回检验
正确答案： A解析： 返回检验是指将市场风险内部模型法计量结果与损益进行比较，以检验计量方法或模型的标准性、可靠性，并据此对计量方法或模型进行调整和改进。 -
第13题：
在多元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可，但是在一元回归分析中，它们是不等价的：t检验只是检验回归模型中各个系数(参数)的显著性，而F检验则是检验整个回归关系的显著性。（ ）
正确答案：×
-
第14题：
下列构建岗位胜任特征模型的方法中，（ ）只能在其他分析的基础上进行。A.聚类分析
B.相关分析
C.T检验分析
D.回归分析答案：D解析：P133 D
在岗位胜任特征的研究中，回归分析只能在其他分析的基础上进行，一般情况下回归分析要放在因子分析之后，原因是不做因子分析很难找到科学的量化数据 -
第15题：
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。（ ）答案：错解析：对一元线性回归模型进行拟合优度检验利用的是可决系数R2统计量，对回归参数的的显著性检验构造的统计量是t统计量。 -
第16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17题：
关于一元线性回归模型，下列表述正确的有（ ）。
①回归系数b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可
②模型可用于描述两变量间的数量依存关系
③可用模型对因变量进行预测
④可利用回归方程进行统计控制A.①②
B.①②③④
C.①②③
D.③④答案：B解析：本题考查一元线性回归方程的内容。在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可。但是在多元回归分析中，它们是不等价的。t检验只是检验回归模型中各个系数（参数）的显著性，而F检验则是检验整个回归关系的显著性。一元线性回归方程可以应用于：（1）描述两指标变量之间的数量依存关系。（2）利用回归方程进行预测，把预报因子（即自变量X）代人回归方程可对预报量（即因变量Y）进行估计。（3）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Y统计控制的目标。 -
第18题：
为什么要对建立的回归模型进行统计检验？
正确答案:当建立一个实际问题的经验回归方程后，不能立即用其来做分析和预测。因为在建立模型前，我们是依据定性分析所作的一些假设去拟合因变量y与自变量x1,x2,...,xn之间的关系，不能确定是否真的存在这样的线性关系。或者因变量与自变量是否显著。所以在此基础上要对建立的回归模型进行统计检验。 -
第19题：
检验自回归模型扰动项的自相关性，常用德宾h检验，下列命题正确的是（）
- A、德宾h检验只适用一阶自回归模型
- B、德宾h检验适用任意阶的自回归模型
- C、德宾h统计量服从t分布
- D、德宾h检验可以用于小样本问题
正确答案:B -
第20题：
在Excel中进行回归分析的基本步骤为（）
- A、绘制散点图——建立理论模型——模型的参数估计——模型的假设检验——模型的应用
- B、建立理论模型——绘制散点图——模型的参数估计——模型的假设检验——模型的应用
- C、绘制散点图——建立理论模型——模型的假设检验——模型的参数估计——模型的应用
- D、建立理论模型——绘制散点图——模型的假设检验——模型的参数估计——模型的应用
正确答案:A -
第21题：
对自回归模型进行自相关检验时，下列说法正确的有（）。
- A、使用DW检验有效
- B、使用DW检验时，DW值往往趋近于0
- C、使用DW检验时，DW值往往趋近于2
- D、使用DW检验时，DW值往往趋近于4
正确答案:C -
第22题：
填空题对回归模型描述实际数据的近似程度，也即对所得的回归模型的可信程度进行检验，称为（）。正确答案： 相关性检验解析： 暂无解析 -
第23题：
单选题某团队希望了解焊接工艺中的温度（x1）、时间（x2）和焊锡量（x3）对焊接强度的影响，该过程已经积累的大量历史数据，该团队拟采用回归技术分析三个因素的影响程度，请问在进行回归分析时，以下哪种处理方法是正确的？（）A针对焊接强度（y）对三个影响因素分别建立回归方程
B先分析三个因素之间的相关关系，然后用最佳子集法建立y对三个因素的线性回归模型，然后根据模型诊断结果对模型进行改进
C先建立y和三个因素的线性回归模型，剔除不显著的因素，即可构建所需模型
D先建立y和三个因素的非线性回归模型，剔除不显著因素，即可构建所需模型
正确答案： B解析： 暂无解析