协整检验的基本思想是对回归方程的残差进行单位根检验，若残差序列是平稳序列，则表明方程的因变量和解释变量之间存在协整关系，否则不存在协整关系。

如果对线性回归方程检验不能通过，就不能用所建立的回归方程进行分析。 多元线性回归模型的显著性检验包括（　　）。Ⅰ．相关系数的显著性检验Ⅱ．回归系数的显著性检验，Ⅲ．残差的显著性检验Ⅳ．回归方程的显著性检验 对回归方程线性关系的显著性进行检验。其检验过程应包括( )。 协整检验中，若残差序列是平稳的，则表明两组时间序列之间存在协整关系。（　　） 对一元线性回归方程回归系数进行显著性检验通常采用的方法是 回归方程的显著性检验是通过计算（）来进行的。 多元线性回归方程满足F检验，说明（） 试述回归方程评价与检验的内容。 对回归方程的显著性检验F检验统计量的值为( )。 应用方差分析检验一元线性回归方程的有效性，其回归自由度和残差自由度分别是 求得Y倚X变化的直线回归方程后，必须对回归方程作显著性检验，如果检验的结果是接受零假设，那就意味着 若对一元线性回归方程作F检验，则()。 一元线性回归方程可主要应用于()。 I.对回归方程的各参数进行显著性检验 II.描述两个指标变量之间的数量依存关系 Ⅲ.利用回归方程进行预测 IV.利用回归方程进行统计控制   求出直线回归方程后，对6作假设检验的目的是（） 求出直线回归方程后，对b作假设检验的目的是（） 协整方程与回归方程没有本质的区别，都是建立稳定的时间序列变量间的关系。 回归方程显著性检验的方法有（　　） “判别和检验方法”主要用于对回归方程的显著性进行判断。 （ ） 关于回归方程的统计检验中，说法正确的是（）。 可用于直线回归方程假设检验的方法是（）