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。（ ）
对回归方程线性关系的显著性进行检验。其检验过程应包括( )。A．提出假设：原假设H0：β1=β2=…=βk=0；备择假设H1：β1，β2：，…，βk不全为零B．构造的统计量为：样本统计量服从自由度为(k，n-k-1)的F分布C．根据给定的显著性水平，确定临界值Fα(k，n-k-1)D．如果F＞Fα(k，n-k-1)，则拒绝原假设E．如果F＞Fα(k，n-k-1)，表明在(1-α)的置信概率下，模型的线性关系显著成立，模型通过方程显著性检验
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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－1，第二自由度为k。（ ）
设k为回归模型中的解释变量的个数，n为样本容量，RSS为残差平方和，ESS为回归平方和。则对其总体回归模型进行方程显著性检验时构造的F统计量为（ ）。
设k为回归模型中的参数个数，n为样本容量。则对多元线性回归方程进行显著性检验时，所用的F统计量可表示为（ ）
异质性检验的统计量服从何种分布(k为研究的个数n为第i个研究的样本量)：A.自由度为∑n-k的卡方分布 B.自由度为k-1的卡方分布 C.自由度为k-1的F分布 D.自由度为∑n-k的F分布 E.自由度为k-1的t分布
要使模型能够得出参数估计量，所要求的最小样本容量为n≥k+1，其中k为解释变量个数。
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-1，第二自由度为k。（）
