根据样本观测值和估计值计算回归系数β2的t统计量，其值为t=8．925，根据显著性水平(α=0．05)与自由度，由t分布表查得t分布的右侧临界值为2．431，因此，可以得出的结论有( )。

下列关于t检验的说法正确的是（）。 <br/>I t值的正负取决于回归系数β0 <br/>Ⅱ 样本点的x值区间越窄，t值越小 <br/>III t值变小，回归系数估计的可靠性就降低 <br/>IV t值的正负取决于回归系数βi 回归系数检验统计量的值分别为( )。 (4) 回归系数检验统计量的值分别为( ) 为预测我国居民家庭对电力的需求量，建立了我国居民家庭电力消耗量（y，单位：千瓦小时）与可支配收入（x1，单位：百元）、居住面积（x2，单位：平方米）的多元线性回归方程，如下所示：<br/>＝124.3068＋0.5464x1＋0.2562x2<br/>据此回答以下四题。<br/>根据样本观测值和估计值计算回归系数β2的t统计量，其值为t＝8.925，根据显著性水平（α＝0.05）与自由度，由t分布 导致回归模型预测值与真实值之间发生误差的原因可能有()。 Ⅰ模型本身中的误差因素 Ⅱ回归系数的估计值同其真实值不一致 Ⅲ自变量X的设定值同其实际值的偏离 Ⅳ未来时期总体回归系数发生变化   回归分析中的估计标准误差反映了实际观测值与回归估计值之间的差异程度。（　　） 回归分析中的估计标准误差反映了实际观测值与回归估计值之间的差异程度。 回归分析中的估计标准误差反映了实际观测值与回归估计值之间的差异程度（） 为预测我国居民家庭对电力的需求量，建立了我国居民家庭电力消耗量（y，单位：千瓦小时）与可支配收入（x1，单位：百元）、居住面积（x2，单位：平方米）的多元线性回归方程，如下所示：＝124.3068＋0.5464x1＋0.2562x2据此回答以下四题。根据样本观测值和估计值计算回归系数β2的t统计量，其值为t＝8.925，根据显著性水平（α＝0.05）与自由度，由t分布表查得t分布的右侧临界值为2.431，因此，可以得出的结论有（　　）。 点估计是用样本数据计算出来的统计量作为相应的总体参数的估计值，( )。   用样本估计量直接作为总体参数的估计值是（） 在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？ 用从总体抽取的一个样本统计量作为总体参数的估计值称为() 对于一元线性回归模型，最小二乘方法是被解释变量的估计值与观测值的差值平方和达到最小时所求得的值作为参数的估计量。（ ） 样本观测值聚集在样本回归线周围的紧密程度称为回归直线对数据的（ ）。 （判断题）回归分析中的估计标准误差反映了实际观测值与回归估计值之间的差异程度。 A对 B错 以y表示实际观测值，回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使（　　）最小。 所谓OLS估计量的无偏性就是估计值正好等于被估计值 下列情况回归方程中可能存在多重共线性的有（ ）。 Ⅰ.模型中所使用的自变量之间相关 Ⅱ.参数最小二乘估计值的符号和大小不符合经济理论或实际情况 Ⅲ.增加或减少解释变量后参数估计值变化明显 Ⅳ. R2值较大，但是回归系数在统计上几乎均不显著 对于多元线性回归模型，通常用（）来检验模型对于样本观测值的拟和程度。