对多元线性回归方程（有k个参数）的显著性检验，所用的F统计量可表示为（）

设k为回归模型中的参数个数，n为样本容量。则对多元线性回归方程进行显著性检验时，所用的F统计量可表示为（）

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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，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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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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用样本容量为n的数据，对含有k个实解释变量的多元线性回归模型进行参数估计，得到的残差平方和的自由度是（）。

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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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多元线性回归模型中，发现各参数估计量的t值都不显著，但模型的判定系数却很大，F统计量也很显著，这说明模型存在（）。

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为什么说最小二乘估计量是最优线性无偏估计量？对于多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计量的条件是什么？

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