ｔ分布也称学生氏分布，是（）于１９０８年在一篇以“Ｓｔｕｄｅｎｔ”为笔名的论文中首次提出的。而Ｆ分布是统计学家（）首先提出的，Ｆ分布有着广泛的应用，如在方差分析、回归方程的显著性检验中都有着重要的地位。
标准曲线回归方程的相关系数（A）为合格，分光光度法截距一般应（），否则应进一步做截距显著性检验。
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（）.
检验一元线性回归方程中回归系数的显著性只能采用F检验。
F检验只是检验回归模型中各个系数（参数）的显著性，而t检验是检验整个回归关系的显著性。（）
在一个试验设计的分析问题中，建立响应变量与各因子及交互效应的回归方程可以有两种方法：一是对各因子的代码值（CodeUnits）建立回归方程；二是直接对各因子的原始值（UncodedUnits）建立回归方程。在判断各因子或交互作用是否影响显著时，要进行对各因子回归系数的显著性检验，可以使用这两种方法中的哪一种（）？
回归方程的显著性检验是通过计算（）来进行的。
检验一元线性回归方程中回归系数的显著性，只能采用F检验。（）
回归方程的显著性检验中，通常假定因素X是一个可以控制的变量，但对于给定的X，指标Y取什么值则是不可能事先确定，是一个按一定概率分布规律变化的随机变量（）
一般对所估计的回归方程进行的评价与统计检验的主要内容与方法包括（ ）。
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。
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（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101517051733335.jpg
一元线性回归分析中，回归系数的t检验和回归方程的F检验所得结论是一致的。
关于回归方程的显著性检验的说法正确的是（）
某药物分析实验室用银盐法测得砷含量与吸光度值，见表8-2，试说明砷含量对吸光度的回归直线。进行 的统计结果：统计量 = ，P = ，根据检验水准， （接受或拒绝）原假设，结论：两变量间建立的线性回归方程 （有或无）显著性。表8-2：药物分析实验室测得砷含量与吸光度值砷含量(X)0246810吸光度（Y）0.0200.1220.1800.2900.3800.490
直线回归方程的显著性假设检验，其F检验统计量的自由度为（)。A．（1，n)B．（1，n-1)C．（1，n-2)D．2n-1
基于三月份市场样本数据，沪深300指数期货价格（Y）与沪深300指数（x）满足回归方程：Y=-0.237+1．068X，回归方程的F检验的P值为0．04。据此回答下列各两题。显著性水平α为（）时，Y与X之间的线性关系显著。（多选）
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()。
对回归方程线性关系显著性的检验中，显著性水平。是()。
10名浙江女大学士的身体体积、身高和体重的测量结果列在下表中，以身高和体重为自变量，身体体积为因变量，计算二元回归方程，并检验偏回归系数的显著性。
在求出y随X变化的直线回归方程后，判断回归方程是否显著，需进行显著性检验，如检验的结果是接受零假设，那就意味着
在线性回归方程的显著性检验中，如果F值＞Fα（1，n-2)（或P值＜0．05)，表示线性回归方程是（)。A．显著
下列关于t检验与F检验的说法正确的有（）。I对回归方程线性关系的检验是F检验Ⅱ对回归方程线性关系的检验是t检验Ⅲ对回归方程系数显著性进行的检验是F检验Ⅳ对回归方程系数显著性进行的检验是t检验
对回归方程的系数进行检验时，将给定的显著性水平α与 p 值比较，若P＜α，必有（）。
