A.t检验的结果是完全可信的。
B.t检验的统计显著性并不等同于理论有效性。
C.t检验不能考察相应变量在方程中的相对重要性。
D.随着样本容量的增大，t统计量的值会越来越大。
E.对于一个超大规模的样本而言，t检验没有任何意义，因为你几乎可以拒绝任何原假设。
F.在回归方程中，参数估计值和t统计量的值越大，该变量越重要。
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第1题
A.t检验的结果是完全可信的。
B.t检验的统计显著性并不等同于理论有效性。
C.t检验不能考察相应变量在方程中的相对重要性。
D.t检验检验的是回归方程的显著性
第2题
A.t检验的结果是完全可信的。
B.t检验的统计显著性并不等同于理论有效性。
C.t检验不能考察相应变量在方程中的相对重要性。
D.随着样本容量的增大，t统计量的值会越来越大。
E.对于一个超大规模的样本而言，t检验没有任何意义，因为你几乎可以拒绝任何原假设。
F.在回归方程中，参数估计值和t统计量的值越大，该变量越重要。
第3题
A.t检验的结果是完全可信的。
B.t检验的统计显著性并不等同于理论有效性。
C.t检验不能考察相应变量在方程中的相对重要性。
D.随着样本容量的增大，t统计量的值会越来越大。
E.对于一个超大规模的样本而言，t检验没有任何意义，因为你几乎可以拒绝任何原假设。
F.在回归方程中，参数估计值和t统计量的值越大，该变量越重要。
第4题
A.t检验的结果是完全可信的。
B.t检验的统计显著性并不等同于理论有效性。
C.t检验不能考察相应变量在方程中的相对重要性。
D.随着样本容量的增大，t统计量的值会越来越大。
E.对于一个超大规模的样本而言，t检验没有任何意义，因为你几乎可以拒绝任何原假设。
F.在回归方程中，参数估计值和t统计量的值越大，该变量越重要。
第5题
A.t检验的结果是完全可信的。
B.t检验的统计显著性并不等同于理论有效性。
C.t检验不能考察相应变量在方程中的相对重要性。
D.随着样本容量的增大，t统计量的值会越来越大。
E.对于一个超大规模的样本而言，t检验没有任何意义，因为你几乎可以拒绝任何原假设。
F.在回归方程中，参数估计值和t统计量的值越大，该变量越重要。
第6题
A.t检验的统计显著性等同于理论有效性。
B.t检验可考察相应变量在方程中的相对重要性。
C.随着样本容量的增大，t统计量的值会越来越大。
D.对于一个超大规模的样本而言，t检验没有任何意义，因为你几乎可以拒绝任何原假设。
E.t检验不能对总体进行假设检验。
第7题
A.异方差检验首先要明确是纯异方差还是非纯异方差。
B.Park检验中对t统计量进行检验时应采用单侧检验
C.Park检验采用的是双对数回归模型。
D.White检验中可包含解释变量的交叉项，也可不包含解释变量的交叉项。
E.异方差检验主要关注残差。
F.若异方差与解释变量完全没有关系，White检验也无能为力。
第8题
A.0
B.1
C.2
D.3
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