标准化残差图主要用于直观地判断（)。A．回归模型的线性关系是否显著B．回归系数是否显著C．误

A．通过残差的分布形态判断是否还存在其他潜在的关键X

B．通过残差分布的随机性，判断所选择的回归模型是否合适

C．通过残差的分布，判断X对Y影响是否显著

D．通过残差的分布，判断是否有远离模型的异常观测值存在

A．F检验用来检验回归系数的显著性，其假设为H0:β1=0；H0:β1≠0

B．F检验用来检验回归方程线性关系是否显著，其假设为：H0：回归方程线性关系不显著；H1：回归方程线性关系显著

C．t检验用来检验回归系数的显著性，其假设为H0:β1=0；H0:β1≠0

D．t检验用来检验回归方程线性关系是否显著，其假设为：H0回归方程线性关系不显著；H1：回归方程线性关系显著

A．F检验用来检验回归系数的显著性，其假设为H0:β1=0；H0:β1≠0

B．F检验用来检验回归方程线性关系是否显著，其假设为：H0：回归方程线性关系不显著；H1：回归方程线性关系显著

C．t检验用来检验回归系数的显著性，其假设为H0:β1=0；H0:β1≠0

D．t检验用来检验回归方程线性关系是否显著，其假设为：H0回归方程线性关系不显著；H1：回归方程线性关系显著

在多元线性回归分析中，如果t检验表明回归系数βi不显著，则意味着()。

A．整个回归方程的线性关系不显著

B．整个回归方程的线性关系显著

C．自变量xi与因变量之间的线性关系不显著

D．自变量xi与因变量之间的线性关系显著