在回归中，在95％的统计置信度下，显着的回归模型的特征描述正确的为：

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回归平方和除以残差平方和残差平方和除以回归平方和平均回归平方和除以平均残差平方和平均残差平方和除以平均回归平方和

你能有95%的把握认为真实的回归线落在此全距内你能有95%的把握认为用于计算回归模型的样本充分代表总体你能期望有95%的个体观察值落在全距内你能期望有95%的个体观察值落在全距外

回归模型的设定必须满足一定的假定条件在回归模型满足经典假设时，用最小二乘法得到的结果是无偏且有效的应该用回归模型，可以进行预测如果所得到的回归模型存在多重共线性等问题时，不可以用该模型进行预测。

统计分析法统计模型法统计判断法统计推断法

Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

线性回归模型一元线性回归最小二乘估计散点图

I、Ⅱ、Ⅲ I、Ⅲ、Ⅳ Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

描述性统计和卡方检验均值比较相关分析回归分析一般线性模型

回归平方和除以残差平方和残差平方和除以回归平方和平均回归平方和除以平均残差平方和平均残差平方和除以平均回归平方和

越大越小不变根据具体情况而定

存在完全的正自相关存在完全的负自相关不存在自相关不能判定

多重回归多元回归一元线性回归正态线性模型

统计分析法统计模型法统计判断法统计推断法

Ⅰ、Ⅱ Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ Ⅲ、Ⅳ

以95%的置信度接受零假设无法以95%的置信度拒绝零假设以95%的置信度拒绝零假设无法以10%的置信度拒绝零假设