对总体回归系数进行统计推断时，一般采用的分析方法为A. 方差分析B. F检验C. 正态性检验D. t检验E. 秩和检验

本题考查对总体回归系数进行统计推断时所采用的分析方法，解题思路是分别分析每个选项与总体回归系数统计推断的关系。

• A选项：方差分析
  • 方差分析可以用于检验回归模型的整体显著性。在回归分析中，总离差平方和 $SST$ 可以分解为回归平方和 $SSR$ 与残差平方和 $SSE$，即 $SST = SSR+SSE$。
  • 方差分析通过比较回归均方 $MSR=\frac{SSR}{p}$（$p$ 为回归系数的个数）和残差均方 $MSE = \frac{SSE}{n - p - 1}$（$n$ 为样本量），构造 $F$ 统计量 $F=\frac{MSR}{MSE}$，来检验回归模型是否显著，也就是检验所有回归系数是否同时为零，这是对总体回归系数进行统计推断的一种重要方法。
• B选项：F检验
  • $F$ 检验通常是方差分析中使用的具体检验方法，它主要用于检验回归模型的整体显著性，即判断所有自变量联合起来对因变量是否有显著的线性影响，而不是专门针对单个总体回归系数进行统计推断，所以该选项不符合要求。
• C选项：正态性检验
  • 正态性检验主要是用于检验样本数据是否服从正态分布，它是回归分析中的一个前提条件检验，用于确保模型的误差项服从正态分布，而不是用于对总体回归系数进行统计推断，所以该选项不正确。
• D选项：t检验
  • $t$ 检验用于检验单个总体回归系数是否显著不为零。对于回归系数 $\hat{\beta}_j$（$j = 0,1,\cdots,p$），构造 $t$ 统计量 $t=\frac{\hat{\beta}_j - \beta_{j0}}{s_{\hat{\beta}_j}}$，其中 $\beta_{j0}$ 是原假设中 $\beta_j$ 的取值，$s_{\hat{\beta}_j}$ 是 $\hat{\beta}_j$ 的标准误。通过比较 $t$ 统计量的值与临界值，可以判断单个总体回归系数是否显著，所以 $t$ 检验是对总体回归系数进行统计推断的常用方法。
• E选项：秩和检验
  • 秩和检验是一种非参数检验方法，主要用于不满足参数检验条件（如数据不服从正态分布）时的两组或多组数据的比较，它不用于对总体回归系数进行统计推断，所以该选项不合适。