设k为回归模型中的实解释变量的个数，n为样本容量。则对回归模型进行总体显著性检验（F检验）时构造的F统计量为（）。
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回归方程总体线性显著性检验的原假设是模型中所有的回归参数同时为零。
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设k为回归模型中的参数个数（包含截距项）则总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可以表示为（）。
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设k为回归模型中的参数个数，n为样本容量。则对总体回归模型进行方程显著性检验时构造的F统计量为（）。
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对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t检验？
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对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F检验之后，还要对每个偏回归系数进行是否为0的t检验。
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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（）。
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下表给出了一含有3个实解释变量的模型的回归结果： 在5%的显著性水平下检验x1、x2和x3总体上对Y的影响的显著性（已知F0.05（3，40）=2.84）
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使用30年的年度数据样本，得到某地区生产函数模型回归结果如下： 其中，Y=地区生产总值（亿元），L=劳动投入（亿元），K=资本存量（亿元）。（计算结果保留三位小数）。 检验回归模型的整体显著性；
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