在统计学中，能够对多元线性回归方程中的某一变量进行检验，以便找出无关变量，的检验方法叫什么？A. 异方差检验B. t检验C. f检验D. 序列相关检验

考查要点：本题主要考查多元线性回归分析中不同检验方法的作用区分，特别是针对单个变量显著性检验的理解。

解题核心思路：

• t检验用于检验回归方程中某一自变量的系数是否显著不为零，从而判断该变量是否对因变量有显著影响。
• F检验用于检验整个模型的整体显著性（即至少有一个自变量显著）。
• 异方差检验和序列相关检验分别针对模型误差项的假设（同方差、无自相关）进行检验，与单个变量的显著性无关。

破题关键：明确不同检验方法的应用场景，抓住题目中“某一变量”这一核心条件，直接对应t检验的单变量检验功能。

选项分析

A. 异方差检验

• 作用：检验回归模型中误差项的方差是否恒定（同方差假设）。
• 无关性：与单个变量的显著性无关，属于模型假设检验。

B. t检验

• 作用：对回归系数进行假设检验，判断单个自变量是否显著影响因变量。
• 关键点：若某变量的t检验结果不显著（p值较大），可认为该变量为无关变量，需剔除。

C. F检验

• 作用：检验模型中至少有一个自变量显著，属于整体模型显著性检验。
• 无关性：无法区分单个变量的贡献。

D. 序列相关检验

• 作用：检验误差项是否存在自相关（时间序列数据中常见问题）。
• 无关性：与单个变量的显著性无关。