- 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

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【正确答案:A,C】
的取值在[0,1]内,
越接近1,表明回归拟合效果越好;
越接近0,表明拟合效果越差。题中,
=0.962,可以看出该回归方程回归拟合度效果较好。选项A正确;
根据决策准则,如果F>Fα(k,n-k-1),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,则线性关系显著。选项C正确。

- 1 【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
- 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】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
- 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】 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
- 6 【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
- 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】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
- 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
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