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[单选题]
一元线性回归分析中，从n组观测数据计算出Lxx，Lxy,Lyy,由此求得统计量F的观测值，若满足F＞F1-α（1，n-2)，则有（)。
A.x与y线性关系显著
B.x与y线性关系不显著
C.x与y线性关系是否显著无法判断
D.以上说法都不对
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更多“一元线性回归分析中，从n组观测数据计算出Lxx，Lxy,Ly…”相关的问题
A.一元线性回归预测是回归预测的基础，预测对象只受一个主要因素影响
B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验，通常用的检验法是相关系数检验法
C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比，是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标
D.如果相关系数r=0，表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1，则表示自变量与因变量无线性关系
A.二元线性回归
B.二元二次线性回归
C.多元线性回归
D.一元线性回归
A.一元线性回归分析
B.二元线性回归分析
C.多重线性回归分析
D.自回归预测分析
利用BARIUM.RAW中的数据。
(i)用前119次观测(即不包含1988年的最后12个月观测)，估计线性趋势模型
。这个回归的标准误是什么？
(ii)同样用除了最后12个月以外的所有数据，估计chnimp的一个AR(1)模型。把这个回归的标准误与第(i)部分中的标准误相比较。哪一个模型提供了更好的样本内拟合？
(iii)用第(i)和第(ii)部分中的模型计算1988年12个月的提前一期预测误差。(每个方法都应该得到12个预测误差。)计算并比较这两种方法的RMSE和MAE。就样本外提前一期预测而言，哪种方法效果更好？
(iv)在第(i)部分的回归中添加月度虚拟变量。它们是联合显著的吗？(当我们检验联合显著性时，不必担心误差中轻度的序列相关。)
A.⑤
B.①③④⑤
C.①②③④
D.①②④⑤
是标准一元线性回归模型中总体回归系数β2的最优线性无偏估计量。
