外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度，最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问，这是最小二乘法的优势理由吗？
对于可变作用作为随机变量时，其统计参数和概率分布类型应以观测数据为基础，运用参数估计和概率分布的假设检验方法确定，检验的显著性水平可取（）。
在选定Y为响应变量后，选定了X1，X2，X3为自变量，并且用最小二乘法建立了多元回归方程。在MINITAB软件输出的ANOVA表中，看到P-Value=0.0021。在统计分析的输出中，找到了对各个回归系数是否为0的显著性检验结果。由此可以得到的正确判断是（）.
分析计数资料时，最常用的显著性检验方法是（）
拟合优度检验
拟合优度检验(goodness of fit test)
分析计数资料时，最常用的显著性检验方法是（）。
分析计数资料时，最常用的显著性检验方法是（）.
拟合优度检验是一种（）检验。
线性回归方程的t检验是对每个自变量与因变量的相关关系的显著性检验。
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()。
计算检验matheduc和fathereduc是否联合显著的LM统计量。在求约束模型的残差时一定要注意，估计约束模型所用的观测，都包含于无约束模型所有变量可以使用的数据中。
最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变量的显著性检验和（）
在教材5.1的例中,测得100个某种机械零件的直径（mm)统计如下:利用X<sup>2</sup>拟合检验准则检验这
若随机变量X的取值范围是[0, 1],从该总体中取得了100个数据，要检验“H0:X服从[0,1]的均匀分布”，则可以将[0, 1]等分成5个子区间，统计落在各区间的个数，然后用拟合优度检验法进行检验。
判定系数与相关系数是两个既有联系又有区别的指标：(甲)判定系数是反映自变量对因变量的影响程度，用于评价回归方程的拟合优度；(乙)相关系数则用于反映变量之间线性关系的密切程度；(丙)相关系数(r)是判定系数的开方，其数值要大于判定系数；(丁)这两系数既能反映正相关，又能反映负相关。
是根据现有的一组数据来确定变量之间的定量关系，并且可以对所建立的关系式的可信程度进行统计检验，同时可以判断哪些变量对预测值的影响最为显著的方法。
简答题：多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？ 请在下列选项中选出5个可以用来回答这一问题的选项，给出选项序号即可。【注意：最多选5个选项，多选有倒扣分。给出的选项序号不超过5个的，每选对1个得1分；给出的选项序号超过5个的，在每选对1个得1分的基础上，每超1个倒扣1分。例如：甲同学选了4个选项，其中4个对的，得4*1=4分。乙同学选了5个选项，其中4个对的，得4*1=4分。丙同学选了8个选项，其中4个对的，则得4*1-（8-5）*1=1分。】 A.随机误差项的分布不同 B.解释变量的个数不同 C.基本假设不同 D.满足基本假设条件下参数的OLS估计量的性质不同 E.多元线性回归模型的参数估计更为复杂 F.前者的被解释变量不服从正态分布，后者的被解释变量服从正态分布 G.前者用极大似然法估计参数，后者用普通最小二乘法即可 H.多元线性回归模型的拟合优度检验需要用调整的决定系数，一元线性回归模型的拟合优度检验用的决定系数即可 I.前者主要用于预测，后者主要用于结构分析 J.多元线性
模型中，根据拟合优度R2与F统计量的关系可知，当R2＝0时，有（）
对两个包含解释变量个数不同的回归模型进行拟合优度比较时，应比较（)的大小。
11、单变量推论统计主要包括 和假设检验
