在多重线性逐步回归分析中,对偏回归系数假设检验的统计量是()AF统计量Bt统计量C口2统计量D以上都不正确

步骤 1：理解偏回归系数的假设检验
在多重线性回归分析中，偏回归系数（也称为部分回归系数）表示在控制其他自变量的情况下，一个自变量对因变量的影响。对偏回归系数进行假设检验，目的是判断该自变量对因变量的影响是否显著。

步骤 2：选择合适的统计量
在假设检验中，我们通常使用t统计量来检验单个偏回归系数是否显著。t统计量的计算公式为：t = (β - β0) / SE(β)，其中β是估计的偏回归系数，β0是假设的偏回归系数（通常为0），SE(β)是偏回归系数的标准误差。

步骤 3：判断统计量的适用性
F统计量通常用于检验整个回归模型的显著性，而不是单个偏回归系数的显著性。χ2统计量通常用于检验分类变量的独立性，而不是回归系数的显著性。因此，对于偏回归系数的假设检验，t统计量是最合适的选择。