- 客观案例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
=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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【正确答案:A,C】
根据可决系数可以看出该回归方程回归拟合度效果较好。同时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。因此,该回归方程表现为,拟合效果好,线性关系显著。选项AC正确。

- 1 【多选题】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( )。
- A 、拟合效果很好
- B 、预测效果很好
- C 、线性关系显著
- D 、标准误差很小
- 2 【客观案例题】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
=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,则这表明该回归方程()。
- A 、拟合效果很好
- B 、预测效果很好
- C 、线性关系显著
- D 、标准误差很小
- 3 【客观案例题】 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
=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,则这表明该回归方程()。
- A 、拟合效果很好
- B 、预测效果很好
- C 、线性关系显著
- D 、标准误差很小
- 4 【客观案例题】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
=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
- 5 【客观案例题】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
=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
- 6 【客观案例题】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
=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,则这表明该回归方程()。
- A 、拟合效果很好
- B 、预测效果很好
- C 、线性关系显著
- D 、标准误差很小
- 7 【客观案例题】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
=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,则这表明该回归方程()。
- A 、拟合效果很好
- B 、预测效果很好
- C 、线性关系显著
- D 、标准误差很小
- 8 【客观案例题】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
=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,则这表明该回归方程()。
- A 、拟合效果很好
- B 、预测效果很好
- C 、线性关系显著
- D 、标准误差很小
- 9 【客观案例题】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
=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,则这表明该回归方程()。
- A 、拟合效果很好
- B 、预测效果很好
- C 、线性关系显著
- D 、标准误差很小
- 10 【客观案例题】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
=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,则这表明该回归方程()。
- A 、拟合效果很好
- B 、预测效果很好
- C 、线性关系显著
- D 、标准误差很小