在方差分析中，用于检验多个总体均值是否相等的统计量是（ ）。
某企业想研究不同销售渠道对产品销售额的影响，将销售渠道分为线上电商、线下门店、直播带货三种，收集了不同渠道的销售额数据，要检验不同销售渠道的平均销售额是否有显著差异，正确的原假设和备择假设是（ ）。
[选项A内容]
[选项B内容]
[选项C内容]
[选项D内容]
在方差分析中，组间误差是指（ ）。
不同水平下各观测值之间的误差
同一水平下各观测值之间的误差
全部观测值之间的误差
各水平均值与总均值之间的误差
在方差分析中，组内误差是指（ ）。
不同水平下各观测值之间的误差
同一水平下各观测值之间的误差
全部观测值之间的误差
各水平均值与总均值之间的误差
一项研究考察不同地区的消费者对某品牌产品的满意度，将地区分为东部、中部、西部，有人认为不同地区消费者的满意度存在差异，要检验该说法是否正确，则假设形式为（ ）。
[选项A内容]
[选项B内容]
[选项C内容]
[选项D内容]
在方差分析中，拒绝原假设意味着（ ）。
所有总体均值都相等
至少有两个总体均值不相等
所有总体均值都不相等
无法确定总体均值的关系
一个包含三个水平的单因素方差分析中，每个水平下有5个观测值，则组间自由度和组内自由度分别是（ ）。
方差分析有如下步骤：（1）提出原假设和备择假设。（2）构造检验统计量并计算其值。（3）确定显著性水平，查找临界值，确定拒绝域。（4）将检验统计量的值与临界值比较，做出决策：若统计量的值落在拒绝域内，拒绝原假设，否则不拒绝原假设。正确的步骤是（ ）。
（1）（2）（3）（4）
（2）（1）（3）（4）
（1）（2）（4）（3）
（1）（3）（4）（2）
对于多元线性回归模型，要检验回归方程的整体显著性，通常使用的检验方法是（ ）。
一个多元线性回归模型包含3个自变量，样本容量为20，则回归平方和的自由度和残差平方和的自由度分别是（ ）。
在多元线性回归中，若某个自变量的回归系数的t检验不显著，这意味着（ ）。
该自变量与因变量之间不存在任何关系
该自变量对因变量的影响不显著
整个回归模型不显著
该自变量与其他自变量之间不存在相关性
调整的判定系数与判定系数相比，其主要作用是（ ）。
克服判定系数随自变量个数增加而增大的缺陷
使判定系数的值更加准确
提高回归模型的拟合优度
检验回归系数的显著性
下列关于多元共线性的说法，错误的是（ ）。
多元共线性会导致回归系数的估计值不稳定
多元共线性会使t检验的结果不准确
当存在严重的多元共线性时，回归模型就没有意义了
可以通过计算方差膨胀因子来检验多元共线性
在逐步回归分析中，其基本思想是（ ）。
每次只引入一个自变量，直到所有自变量都显著
每次只剔除一个不显著的自变量，直到所有自变量都显著
逐步引入自变量，使得引入新自变量后回归模型的拟合优度提高
逐步剔除自变量，使得剔除自变量后回归模型的拟合优度提高
标准化残差的作用是（ ）。
检验回归模型的线性关系是否显著
检验误差项是否服从正态分布
比较不同观测值的残差大小
以上都是
在多元线性回归中，若误差项不满足正态分布的假定，可能会导致（ ）。
回归系数的估计值有偏差
假设检验的结果不准确
预测区间不可靠
回归模型的拟合优度降低
若想研究多个自变量与因变量之间的非线性关系，可以采用（ ）方法。
对自变量进行变换
增加多项式项
采用非线性回归模型
进行主成分分析
主成分分析的主要目的是（ ）。
减少变量个数，同时保留原始变量的大部分信息
对变量进行分类
检验变量之间的相关性
构建回归模型
在进行因子分析时，因子载荷矩阵的元素表示（ ）。
原始变量与公共因子之间的相关系数
原始变量与特殊因子之间的相关系数
公共因子之间的相关系数
特殊因子之间的相关系数