回归方程的整体显著性是通过计算（ ）来进行检验的。 （本题 2 分） A．p值 B．F值 C．t值 D．z值

《回归方程整体显著性检验的奥秘》 在统计学和数据分析的领域中，回归分析是一种极为重要的工具，它能够帮助我们探究变量之间的关系。而回归方程的整体显著性检验，更是其中关键的一环，它是通过计算F值来进行检验的，答案为B.F值。 回归方程的整体显著性检验，旨在判断整个回归方程是否对因变量具有显著的解释能力。也就是说，我们需要确定自变量作为一个整体，是否能够有效地预测因变量的变化。F值在这个过程中扮演着至关重要的角色。 F值的计算基于回归平方和与残差平方和的比值。回归平方和反映了自变量能够解释的因变量的变异部分，残差平方和则代表了除自变量之外其他因素引起的因变量的变异部分。当F值较大时，说明回归平方和相对于残差平方和较大，这意味着自变量对因变量的解释能力较强，回归方程整体上是显著的；反之，当F值较小时，表明自变量对因变量的解释能力较弱，回归方程整体可能不显著。 例如，在研究某地区居民的消费支出与收入、年龄、家庭人口数等因素的关系时，我们建立了一个多元回归方程。通过计算F值，如果得到的F值较大且对应的p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），那么我们就可以认为这个回归方程整体上是显著的，即这些自变量作为一个整体能够显著地影响居民的消费支出。 总之，回归方程的整体显著性通过计算F值来进行检验，这一方法为我们评估回归模型的有效性提供了重要的依据，在各个领域的数据分析中都有着广泛的应用。