- 组合型选择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
=3. 56。这表明该回归方程()。 Ⅰ.拟合效果很好 Ⅱ.预测效果很好 Ⅲ.线性关系显著 Ⅳ.标准误差很小
- A 、Ⅱ、Ⅲ
- B 、Ⅰ、Ⅲ
- C 、Ⅱ、Ⅳ
- D 、Ⅲ、Ⅳ

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【正确答案:B】
选项B符合题意:的取值在[0, 1]区间内,
越接近1,表明回归拟合效果越好;
越接近0,表明回归拟合效果越差。题中,
=0. 962,可以看出该回归方程回归拟合效果较好。根据决策准则,如果
,则拒绝
的原假设,接受备择假设
不全为零,表明回归方程线性关系显著。 题中,F=256.39>3. 56,线性关系显著。

- 1 【组合型选择题】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
=3. 56。这表明该回归方程()。 Ⅰ.拟合效果很好 Ⅱ.预测效果很好 Ⅲ.线性关系显著 Ⅳ.标准误差很小
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- B 、Ⅰ、Ⅲ
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- 2 【组合型选择题】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
=3. 56。这表明该回归方程()。 Ⅰ.拟合效果很好 Ⅱ.预测效果很好 Ⅲ.线性关系显著 Ⅳ.标准误差很小
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- 3 【组合型选择题】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
=3. 56。这表明该回归方程()。 Ⅰ.拟合效果很好 Ⅱ.预测效果很好 Ⅲ.线性关系显著 Ⅳ.标准误差很小
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- 4 【组合型选择题】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
=3. 56。这表明该回归方程()。 Ⅰ.拟合效果很好 Ⅱ.预测效果很好 Ⅲ.线性关系显著 Ⅳ.标准误差很小
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- 5 【组合型选择题】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
=3. 56。这表明该回归方程()。 Ⅰ.拟合效果很好 Ⅱ.预测效果很好 Ⅲ.线性关系显著 Ⅳ.标准误差很小
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- 6 【组合型选择题】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
=3. 56。这表明该回归方程()。 Ⅰ.拟合效果很好 Ⅱ.预测效果很好 Ⅲ.线性关系显著 Ⅳ.标准误差很小
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- 7 【组合型选择题】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
=3. 56。这表明该回归方程()。 Ⅰ.拟合效果很好 Ⅱ.预测效果很好 Ⅲ.线性关系显著 Ⅳ.标准误差很小
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- 8 【组合型选择题】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
=3. 56。这表明该回归方程()。 Ⅰ.拟合效果很好 Ⅱ.预测效果很好 Ⅲ.线性关系显著 Ⅳ.标准误差很小
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- 9 【组合型选择题】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
=3. 56。这表明该回归方程()。 Ⅰ.拟合效果很好 Ⅱ.预测效果很好 Ⅲ.线性关系显著 Ⅳ.标准误差很小
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- 10 【组合型选择题】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
=3. 56。这表明该回归方程()。 Ⅰ.拟合效果很好 Ⅱ.预测效果很好 Ⅲ.线性关系显著 Ⅳ.标准误差很小
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