多元回归模型统计显著是指模型中每个变量都是统计显著的。（ ）
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关于多元线性回归模型的说法，正确的是（ ）。A.如果模型的R2很高，我们可以认为此模型的质量较好 B.如果模型的R2很低，我们可以认为此模型的质量较差 C.如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解释变量 D.如果某一参数不能通过显著性检验，我们不应该随便剔除该解释变量
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（ ）
下列关于回归模型的检验说法错误的有（ ）。A.拟和优度检验和方程总体线性的显著性检验的原理相同B.拟和优度高的模型一定比拟和优度低的模型更好，更适用于各种应用C.虽说样本可决系数并没给出具体的临界值对拟和优度的好坏作出判定，但可以根据其与F统计量的关系进行推导判定D.对于一元线性回归模型来说，回归方程的显著性检验与回归参数的显著性检验是一致的E.模型参数的线性约束检验、若干个回归系数同时为零的检验以及方程稳定性检验用到的统计量均为F统计量。
对于一元线性回归模型，如果自变量是显著的，那么自变量所对应的系数应该显著的不为0。（ ）
设k为回归模型中的参数个数（包括截距项），则总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为（ ）。
