（简答题）
为什么要对建立的回归模型进行统计检验？
正确答案
当建立一个实际问题的经验回归方程后，不能立即用其来做分析和预测。因为在建立模型前，我们是依据定性分析所作的一些假设去拟合因变量y与自变量x1,x2,...,xn之间的关系，不能确定是否真的存在这样的线性关系。或者因变量与自变量是否显著。所以在此基础上要对建立的回归模型进行统计检验。
答案解析
略
相似试题
（多选题）
为检验一元线性回归方程预测模型的可靠性，可借助数理统计方法进行验证，具体检验项目有（）。
（单选题）
对回归模型进行相关系数检验，其检验目的是（）。
（多选题）
对一元回归模型进行显著性检验的方法有（）
（多选题）
对一元回归模型进行显著性检验的方法有（）
（多选题）
对多元回归预测模型进行检验的方法主要有（）
（判断题）
回归分析的数据资料问题中，因变量和自变量的纵向资料或横向资料是回归分析的定量分析依据。如果观察值个数太少会使回归模型统计检验不具有显著性或预测的置信区间变宽。应尽量多搜集数据量，一般以n＞60为好。同时对所搜集的数据资料要进行分析，如果数据序列含有季节变化，为了得到准确结果，在进行回归分析前必须从数据序列中消除季节因素。
（单选题）
对于回归模型yj=βo+β1xj+uj（j=1，2，…，n），为了进行统计推断，通常假定u1、u2、…、un的数学期望（）
（单选题）
用于检验线形回归方程可信度的统计量等于（）。
（单选题）
根据经验D-W统计量在（）之间表示回归模型没有显著自相关问题。
