对一元回归模型进行显著性检验的方法有（）

对一元回归模型进行显著性检验的方法有（）

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为检验一元线性回归方程预测模型的可靠性，可借助数理统计方法进行验证，具体检验项目有（）。

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一元线性回归分析中，关于回归系数显著性检验的t检验、回归方程显著性的F检验、相关系数显著性的t检验，以下描述最正确的是（）。

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对多元回归预测模型进行检验的方法主要有（）

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一元线性回归模型是通过数理统计方法得到的，是一种（），必须对它的有效性作出（）。

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回归分析的数据资料问题中，因变量和自变量的纵向资料或横向资料是回归分析的定量分析依据。如果观察值个数太少会使回归模型统计检验不具有显著性或预测的置信区间变宽。应尽量多搜集数据量，一般以n＞60为好。同时对所搜集的数据资料要进行分析，如果数据序列含有季节变化，为了得到准确结果，在进行回归分析前必须从数据序列中消除季节因素。

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在多元回归模型的检验中，目的是检验每一个自变量与因变量在指定显著性水平上是否存在线性相关关系的检验是（）

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在多元回归模型的检验中，目的是检验每一个自变量与因变量在指定显著性水平上是否存在线性相关关系的检验是（）

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回归方程的显著性检验是通过计算（）来进行的。

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