检验沪铜期货价格的多元线性回归方程的线性关系的显著性，在给定的显著性水平α=0.05下，査表知F0.05（5，21）=2.68。样本算出验值为374.50，则（）。

下列关于t检验与F检验的说法正确的有（  ）。I 对回归方程线性关系的检验是F检验Ⅱ 对回归方程线性关系的检验是t检验Ⅲ 对回归方程系数显著性进行的检验是F检验Ⅳ 对回归方程系数显著性进行的检验是t检验 下列关于t检验与F检验的说法正确的有（）。<br/>Ⅰ．对回归方程线性关系的检验是F检验<br/>Ⅱ．对回归方程线性关系的检验是t检验<br/>Ⅲ．对回归方程系数显著性进行的检验是F检验<br/>Ⅳ．对回归方程系数显著性进行的检验是t检验 下列关于t检验与F检验的说法正确的有（）。<br/>I对回归方程线性关系的检验是F检验<br/>Ⅱ对回归方程线性关系的检验是t检验<br/>Ⅲ对回归方程系数显著性进行的检验是F检验<br/>Ⅳ对回归方程系数显著性进行的检验是t检验 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R=O.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。这表明该回归方程（ ）。 Ⅰ.拟合效果很好 Ⅱ.预测效果很好 Ⅲ.线性关系显著 Ⅳ.标准误差很小 基于三月份市场样本数据，沪深300指数期货价格(Y)与沪深300指数(x)满足回归方程：Y=-0.237+1．068X，回归方程的F检验的P值为0．04。据此回答下列各两题。{TS}显著性水平α为（）时，Y与X之间的线性关系显著。(多选) 在沪铜期货多元线性回归方程中，根据统计软件得到，英国伦敦LHE铜期货价格、美元指数、道琼斯工业指数、原油期货价格、国内铜现货价格t值分别为:t1=12.66，t2=4.21，t3=3.12，t4=-4. 39，t5=1. 38.査表知，在0.05的显著性水平下，t0.025(27-6)=2.08，则可以推出以下自变量对沪铜期货价格有显著影响。 在沪铜期货多元线性回归方程中，根据统计软件得到，英国伦敦LME铜期货价格、美元指数、道琼斯工业指数、原油期货价格、国内铜现货价格t值分别为：t1=12.66，t2=4.21，t3=3.12，t4=-4.39，t5=1.38。査表知，在0.05的显著性水平下，t0.025（27-6）=2.08，则可以推出以下自变量对沪铜期货价格有显著影响。 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R2＝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。这表明该回归方程（　　）。Ⅰ．拟合效果很好Ⅱ．预测效果很好Ⅲ．线性关系显著Ⅳ．标准误差很小 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R2=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。这表明该回归方程（　　）。Ⅰ拟合效果很好Ⅱ预测效果很好Ⅲ线性关系显著Ⅳ标准误差很小 在多元线性回归分析中，如果F检验表明线性关系显著，则意味着（）。 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R=O.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。这表明该回归方程（）。<br/>Ⅰ.拟合效果很好<br/>Ⅱ.预测效果很好<br/>Ⅲ.线性关系显著<br/>Ⅳ.标准误差很小 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R2=0．962，F统计量为256．39，给定显著性水平(a=0．05)对应的临界值Fa=3．56。这表明该回归方程(　　)。Ⅰ．拟合效果很好Ⅱ．预测效果很好Ⅲ．线性关系显著Ⅳ．标准误差很小 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R2=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。这表明该回归方程（）。<br/>Ⅰ拟合效果很好<br/>Ⅱ预测效果很好<br/>Ⅲ线性关系显著<br/>Ⅳ标准误差很小 一元线性回归方程中，相关系数越接近1，表示线性关系越好（） 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R^2 =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.这表明该回归方程（ ）。Ⅰ.拟合效果很好Ⅱ.预侧效果很好Ⅲ.线性关系显著Ⅳ.标准误差很小 在多元回归分析中，如果F检验表明线性关系显著，则意味着()。 在多元回归分析中，如果F检验表明线性关系显著，则意味着()。 多元线性回归方程满足F检验，说明（） 为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著，应该采用（）。 为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著，应该采用( )。