13、在多元线性回归分析中，若F检验表明回归方程的线性关系显著，则 （)。

A.在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系显著

B.所有的自变量与因变量之间的线性关系都显著

C.在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系不显著

D.所有的自变量与因变量之间的线性关系都不显著

A.在多个自变量中至少有一个自变量和因变量之间的线性关系显著

B.所有的自变量和因变量之间的线性关系显著

C.在多个自变量中至少有一个自变量和因变量之间的线性关系不显著

D.所有的自变量和因变量之间的线性关系都不显著

A.方程的显著性检验与系数的显著性检验等价。

B.回归方程显著时，说明回归系数也显著。

C.回归方程显著时，并不一定说明每个回归系数都显著。

D.每一个回归系数都显著，说明回归方程显著。

A.拟合优度检验

B.回归系数的显著性检验

C.回归方程的显著性检验

D.残差的独立性检验

E.多重共线性检验

A.在一元线性回归模型中，t检验与F检验是等价的，F统计量等于t统计量的平方

B.在多元线性回归模型中，F检验与t检验是不同的

C.t检验常被用于检验回归方程单个参数的显著性，而F检验则被用做检验整个回归模型的显著性

D.当回归方程各个参数检验均显著时，F检验一定是显著的

E.但当F检验显著时，并不意味着对每一个回归系数的t检验一定都是显著的

A.该系数越大，则方程的预测效果越好.

B.该系数越大，则由回归方程解释的因变量的部分越多.

C.该系数越大，则自变量的回归对因变量的相关关系越显著.

D.该回归方程中自变量与因变量之间的相关系数可能小于0.8.

A.如果校正模型的F检验显著，则该方差分析模型不成立。

B.如果某自变量的F检验显著，则该变量对因变量影响显著。

C.如果交互效应的F检验显著，则交互效应对因变量影响显著。

D.如果截距的F检验显著，则截距对因变量影响显著。

A.分别对各回归系数的t检验和F检验是等价的

B.分别对各回归系数的t检验和F检验没有关系

C.各回归系数的t检验显示均为显著，则F检验显著

D.F检验显示为显著，则各回归系数的t检验显示均显著

A.接受原假设，说明至少有一个自变量对因变量没有显著影响

B.接受原假设，说明全部自变量对因变量均没有显著影响

C.拒绝原假设，说明至少有一个自变量对因变量有显著影响

D.拒绝原假设，说明全部自变量对因变量均有显著影响

A.接受原假设，说明至少有一个自变量对因变量没有显著影响

B.接受原假设，说明全部自变量对因变量均没有显著影响

C.拒绝原假设，说明至少有一个自变量对因变量有显著影响

D.拒绝原假设，说明全部自变量对因变量均有显著影响

A.检验自变量对协变量的回归关系是否显著

B.进行常规方差分析

C.对原始平方和进行回归效应校正

D.进行多重比较