对于多元回归模型，如果联合检验结果是统计显著的则意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。

一元回归模型和多元回归模型的划分依据是 （ ）。 一元回归模型和多元回归模型的划分依据是 （ ）。   简单线性回归模型与多元回归模型的基本假设（） 在多元回归分析中,F检验是用来检验 多元回归模型的基本假设条件有（） 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 多元回归模型中的解释变量个数为k，那么回归方程显著性检验的F统计量的第一自由度为n—k一1，第二自由度为k。 多元线性回归模型的（　　），又称为回归方程的显著性检验或回归模型的整体检验。 多元线性回归模型的（），又称为回归方程的显著性检验或回归模型的整体检验。 在多元回归模型中，进入模型的解释变量越多，模型会越好。（ ） 在多元回归模型中，进入模型的解释变量越多，模型会越好。（ ） 在多元回归模型巾，进入模型的解释变量越多，模型会越好。( ) 除了简单线性回归模型的基本假设条件，多元回归模型还应满足的假设是（） 经检验后，若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型中存在（ ）。 经检验后， 若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型中存在（ ）。 在估计出多元回归模型后，通常用F检验来说明被解释变量与每个解释变量间线性关系的显著性。 经检验后，若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型应存在( )。 在求出y随x变化的直线回归方程后，判断回归方程是否显著，需进行显著性检验，如检验的结果是接受零假设，那就意味着 在求出y随X变化的直线回归方程后，判断回归方程是否显著，需进行显著性检验，如检验的结果是接受零假设，那就意味着 在多元回归分析中，多重共线性是指模型中()。