在多元线性回归模型中,如果参数估计量的t值都不显著,但R2与F值较大，说明模型存在

A.方程整体不显著

B.F检验通过，t检验几乎都不通过

C.得到的回归方程中，回归系数正负号混乱

D.回归模型结果的拟合度较好

A.参数估计量不再是有效的

B.可能严重低估误差项的方差

C.常用的F检验和t检验失效

D.参数估计量是无偏的

E.利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误差

A.无关于

B.等于

C.大于

D.小于

A.样本统计量

B.偏回归系数

C.参数

D.因变量

A.从样本数据出发，确定回归模型的形式

B.估计回归模型参数

C.统计检验回归模型的可信程度

D.从影响因变量的诸多变量中找出影响显著的自变量

E.利用回归模型，根据一个或几个自变量的值来预测或控制因变量的水平，并给出相应的精确度

A.整个回归方程的线性关系不显著

B.整个回归方程的线性关系显著

C.该自变量与因变量之间的线性关系不显著

D.该自变量与因变量之间的线性关系显著

A.Ⅱ、Ⅲ

B.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

C.Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

D.Ⅰ、Ⅱ

A.在线性回归模型中，被解释变量是原因，解释变量是结果

B.在线性回归模型中，解释变量和被解释变量都是结果

C.在线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果

D.在线性回归模型中，解释变量和被解释变量都是原因

A.转而使用截面回归分析能够增加R⒉的值

B.回归分析不再是估计利息收入的好方法

C.一些没有包括在模型中的新因素会导致利息收入的变化

D.线性回归模型会增加模型的可靠性