对于多元线性回归模型，最常用的统计检验准则包括（)、变量的显著性检验和方程的显著性检验。A．

根据可决系数

与F统计量的关系可知，当

=0时F的值为( )。

A．F=1

B．F= - 1

C．F→+∞

D．F=0

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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( )。

A．F=ESS/TSS

B．F=(ESS/k)/[RSS/(n-k-1)]

C．F=1 - (ESS/k)/[TSS/(n-k-1)]

D．F=RSS/TSS

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在一项调查大学生一学期平均成绩(Y)与每周在学习(X1)、睡觉(X2)、娱乐(X3)与其他(X4)各种活动所用时间的关系的研究中，建立如下回归模型： Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+μ 如果这些活动所用时间的总和为一周的总小时数168。问：保持其他变量不变，而改变其中一个变量的说法是否有意义?该模型是否有违背基本假设的情况?如何修改此模型以使其更加合理?

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为什么说对模型参数施加约束条件后，其回归的残差平方和一定不比未施加约束的残差平方和小?在什么样的条件下，受约束回归与无约束回归的结果相同?

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