在检验回归系数β的显著性时通常更适合双边检验-X题卡

在试验设计中我们常常要将原来对于因子设定的各水平值实行―代码化‖Coding例如在2水平时把―高‖―

比未代码化时提高了计算的精度。代码化后，可以通过直接比较各因子或因子间的交互作用的回归系数之绝对值以确定效应的大小，即回归系数之绝对值越大者该效应越显著；而未代码化时不能这样判断。代码化后，删除回归方程中某些不显著之项时，其它各项回归系数不变；未代码化时，在删除某些不显著之项时其它各项回归系数可能有变化。由于代码化后，各因子或因子间的交互作用的回归系数之估计量间相互无关，如果在对系数进行系数显著性检验时，某系数P—value较大（例如大于0.2），证明它们效应不显著，可以直接将其删除；而未代码化时，各项回归系数间可能有关，因而即使某系数系数显著性检验时的P—value较大，也不能冒然删除。

检验自变量x对因变量y的影响程度是否显著通常是指

回归系数的显著性检验相关系数的显著性检验回归方程的显著性检验

在一元线性回归中对回归系数的显著性检验可用F检验

关于一元线性回归方法中回归检验的说法正确的有

回归检验的目的是判定预测模型的合理性和适用性采用方差分析进行检验比相关系数、t检验更精确相关系数检验中，相关系数的绝对值越接近0，变量间的线性关系越好 t检验中，应在回归常数检验后再进行回归系数检验回归系数的tb检验系数绝对值大于t，表明回归系数显著性不为0，t检验通过

在多元线性回归中分析t检验和F检验的结果其关系是

分别对各回归系数的 t检验和 F检验是等价的分别对各回归系数的 t检验和 F检验没有关系 F检验显示为显著，则各回归系数的 t检验显示均为显著各回归系数的t检验显示均为显著，则F检验显著

F检验只是检验回归模型中各个系数参数的显著性而t检验是检验整个回归关系的显著性

在多元线性回归分析中对每个偏回归系数的显著性检验使用

Z检验 t检验 F检验 χ²检验

在回归系数的显著性检验中如果P=0.02则

在0.05的显著性水平下拒绝原假设在0.05的显著性水平下接受原假设原假设错误原假设正确