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大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝功加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中，判断系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平(α=0.05)对临界值为Fα=3.56，这表明回归方程（ ）。

A、拟合效果好
B、预测效果好
C、线性关系显著
D、标准误差很小

参考答案

参考解析
解析：参考线性回归的模型检验.判断系数与拟合程度相对应。而F值大于给定显著水平的临界值说明检验结果拒绝所有系数的参数都为零的假设，即模型线性关系显著。而标准误差在题目中没有给出，预测也无从谈起。
更多 “大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝功加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中，判断系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平(α=0.05)对临界值为Fα=3.56，这表明回归方程（ ）。A、拟合效果好 B、预测效果好 C、线性关系显著 D、标准误差很小” 相关考题
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考题 根据资料计算的判定系数R2=0.96978，这表明( )。A．在Y的总变差中，有96.98%可以由解释变量X做出解释B．回归方程对样本观测值的拟合程度良好C．在Y的总变差中，有3.02%可以由解释变量X做出解释D．回归方程对样本观测值的拟合优度不高
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考题 对某回归方程的某个回归系数进行显著性检验，经计算得到其t统计量值为5.8，如果相应的t分布的右侧临界值t0.025=2.447，则表明在0.05的显著性水平下，可以认为该变量对因变量有显著影响。A．正确B．错误
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考题 已知某一直线回归方程的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（）。A.0.64B.0.8C.0.4D.0.32
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考题 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。（ ）
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考题 在用EXCEL进行回归分析时，输出的方差分析表中，Significance F的值是( ).A给定显著性水平时的F检验的临界值B检验统计量F的数值C检验整个回归方程的F检验的p值D检验单个回归系数的t检验的p值
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考题 根据某地区1996-2015年的亩产量（公斤，y）、降雨量（毫米、x1）以及气温（度，x2）的统计数据进行回归分析，得到如下结果： R=0.9193，R2=0.8451，调整R2=0.8269 对于回归方程来说，（ ）。A.t检验是检验解释变量xi对因变量y的影响是否显著 B.t检验是从回归效果检验回归方程的显著性 C.F检验是检验解释变量xi对因变量y的影响是否显著 D.F检验是从回归效果检验回归方程的显著性
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考题 根据某地区 1966-2015 年的亩产量（公斤，y）/降雨量（毫米、 ）以及气温（度，）的统计数据进行回归分析，得如下结果：y?? -834.05? 2.6869x?+59.0323x?R=0.9193， R2=0.8451 调整 R2=0.8269请根据上述资料回答下列问题： 对于回归方程来说，（ ） A.t 检验是检验解释变量Xi对因变量 y 的影响是否显著 B.t 检验是从回归效果检验回归方程的显著性 C.F 检验是检验解释变量Xi对因变量 y 的影响是否显著 D.F 检验是从回归效果检验回归方程的显著性
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考题 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（ ）。
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考题 已知某一直线回归方程的样本可决系数为0.81，则解释变量与被解释变量间的相关系数为（ ）。A.0.41 B.0.81 C.0.90 D.0.95
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考题 在大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量》的回归模型中.判定系数R^2 =0. 962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α=0.05）对应的临界值Fα=3. 56.这表明该回归方程（ ）。 Ⅰ.拟合效果很好 Ⅱ.预侧效果很好 Ⅲ.线性关系显著 Ⅳ.标准误差很小A.Ⅱ.Ⅲ B.Ⅰ.Ⅲ C.Ⅱ.Ⅳ D.Ⅲ.Ⅳ
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考题 在大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中，判定系数R=O.962,F统计量为256.39，给定显著性水平(α=0.05)对应的临界值Fα=3.56。这表明该回归方程（ ）。 Ⅰ.拟合效果很好 Ⅱ.预测效果很好 Ⅲ.线性关系显著 Ⅳ.标准误差很小 A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ B、Ⅰ.Ⅲ C、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ D、Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
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考题 在大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中．判定系数R2=0．962，F统计量为256．39，给定显著性水平(a=0．05)对应的临界值Fa=3．56。 这表明该回归方程(　　)。 Ⅰ．拟合效果很好 Ⅱ．预测效果很好 Ⅲ．线性关系显著 Ⅳ．标准误差很小 A.Ⅰ、Ⅱ B.Ⅰ、Ⅲ C.Ⅱ、Ⅳ D.Ⅲ、Ⅳ
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考题 回归方程的（ ）本质上是判断回归方程的解释变量对于被解释变量的影响的显著性，实际上是对于回归方程拟合优度的检验。A.z检验 B.OLS C.t检验 D.F检验
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考题 大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝功加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中，判断系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平(α=0.05)对临界值为Fα=3.56，这表明回归方程（ ）。A. 拟合效果好 B. 预测效果好 C. 线性关系显著 D. 标准误差很小
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考题 以棕榈油期货价格P为被解释变量，豆油期货价格Y为解释变量进行一元线性回归分析。结果如下： 两者的线性回归拟合度（ ）A.无法判断 B.较差 C.一般 D.较好
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考题 以棕榈油期货价格P为被解释变量，豆油期货价格Y为解释变量进行一元线性回归分析。结果如下： 在显著性水平a=0．05条件下，豆油期价与棕榈油期价的线性关系（ ）。A.无法判断 B.较差 C.不显著 D.显著
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考题 大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量）的回归模型中，判断系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α=0.05）对临界值为Fα=3.56，这表明回归方程（　　）。A.拟合效果好 B.预测效果好 C.线性关系显著 D.标准误差很小
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考题 以棕榈油期货价格P为被解释变量，豆油期货价格Y为解释变量进行一元线性回归分析。结果如下： 按拟合的回归方程，豆油期价每上涨10元／吨，棕榈油期价（ ）元／吨。A.平均下跌约12．21 B.平均上涨约12．21 C.下跌约12．21 D.上涨约12．21
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考题 已知某一直线回归方程的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（）。A、0.64B、0.8C、0.4D、0.32
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考题 样本可决系数高的回归方程一定比样本可决系数低的回归方程更能说明解释变量对被解释变量的解释能力。
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考题 回归模型的决定系数R2=1，反映了（　）。A、回归直线可以解释因变量的所有变化B、回归直线可以解释因变量的部分变化C、回归直线无法解释因变量的变化D、回归模型拟合效果较差
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考题 单选题在大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量）的回归模型中，判定系数R2＝0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α＝0.05）对应的临界值Fα＝3.56。这表明该回归方程（　　）。Ⅰ．拟合效果很好Ⅱ．预测效果很好Ⅲ．线性关系显著Ⅳ．标准误差很小A Ⅰ、ⅡB Ⅰ、ⅢC Ⅱ、ⅣD Ⅲ、Ⅳ
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考题 单选题回归模型的决定系数R2=1，反映了（　）。A 回归直线可以解释因变量的所有变化B 回归直线可以解释因变量的部分变化C 回归直线无法解释因变量的变化D 回归模型拟合效果较差
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考题 判断题线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。A 对B 错
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