设K为回归模型中的参数个数（包括截距项），n为样本容量，ESS为残差平方和，RSS为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量为（）。https://assets.asklib.com/psource/2014110515183124913.jpg
在某股指期货的回归模型中，若对于变量与的10组统计数据判定系数=0.95，残差平方和为120.53，那么的值为（）。
随着样本容量的增大，点估计量的值越来越接近被估计总体参数的真实值，这种性质是估计量的（）。
在抽样估计中，随着样本量的增大，如果估计量的值稳定于总体参数的真值，则这个估计量具有的性质是()。
下列哪个模型的一阶线性自相关问题可用DW检验（）。
回归模型进行自相关检验，直接用DW检验，那么DW的值接近于几，检验是否有效：（）-[DW=0时，残差序列存在完全正自相关，DW=（0，2）时，残差序列存在正自相关，DW=2时，残差序列无自相关，DW=（2，4）时，残差序列存在负自相关，DW=4时，残差序列存在完全负自相关。]
若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（）。
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
在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得可决系数为0.8500，则调整后的可决系数为（）
根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的DW＝2.3。在样本容量n=20，解释变量k=1，显著性水平为0.05时，查得dl=1，du=1.41，则可以决断（）。
已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为，估计用样本容量为，则随机误差项的方差估计量为（）。
设X1,…,Xn为来自均值为μ标准差为σ的正态分布的一个样本，其中μ已知而σ未知，Xbar是样本均值，则下列各选项中的量不是统计量的是（）
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()。
（2013年）在抽样估计中，随着样本量的增大，如果估计量的值稳定于总体参数的真值，则这个估计量具有的性质是（）。
给出下列结论：(1)在回归分析中，可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果，R方越大，模型的拟合效果越好;(2)在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好;(3)在回归分析中，可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，r越小，模型的拟合效果越好;(4)在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适.带状区域的宽度越宽，说明模型的拟合精度越高. 以上结论中，正确的有()个.
对模型yi＝β0＋β1χ1i＋β2χ2i＋μi的最小二乘回归结果显示，R2为0.92，总离差平方和为500，则残差平方和RSS为（）。
根据20个观测值估计的结果,一元线性回归模型的DW=2.6,在α=0.05的显著性水平下查得样本容量n=20,解释变量k=1个时, ,则可以判断:（）
【单选题】在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算的多重决定系数为0.8500，则调整后的多重决定系数为（）
【单选题】根据数据集，其一元线性回归模型的DW统计量为2.78。已知样本量为20，解释变量个数为1，在显著性水平为0.05时，查表可得dl=1，du=1.41，则可以判断
在期货投资分析中，可以运用DW值对多元线性回归模型的自相关问题进行检验，下列与判别准则不一致的是（）。I DW接近1，认为存在正自相关ⅡDW接近-1，认为存在负自相关ⅢDW接近0，认为不存在自相关ⅣDW接近2，认为存在正自相关
解释概念a.总体回归函数（PRF)b.样本回归函数（SRF)c.随机总体回归函数d.线性回归模型e.随机误差项（u<sub>i</sub>)f.残差项（e<sub>i</sub>)g.条件期望h.非条件期望i.回归系数或回归参数j.回归系数的估计量
已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于1，则DW统计量近似等于（）
在期货投资分析中，可以运用DW值对多元线性回归模型的自相关问题进行检验，下列与判别准则不一致的是（）。Ⅰ．DW接近1，认为存在正自相关Ⅱ．DW接近－1，认为存在负自相关Ⅲ．DW接近0，认为不存在自相关Ⅳ．DW接近2，认为存在正自相关
41、已知回归平方和SSR=4854，残差平方和SSE=146，则判定系数R^2=
