考察某地区农作物种植面积与农作物产值的关系，建立一元线性回归模型y_(i)=hat(beta)_(0)+hat(beta)_(1)x_(i)+u_(i)(x表示农作物种植面积、y表示农作物产值)，采用30个样本，根据OLS方法得户hat(beta)_(1)=0.54，对应标准差s(hat(beta)_(1))=0.045，那么hat(beta)_(1)对应的t统计量为( )。A. 12B. 0.0243C. 2.048D. 1.701

本题考查一元线性回归模型中回归系数的t统计量的计算。解题思路是明确t统计量的计算公式，然后将题目中所给的回归系数估计值和其标准差代入公式进行计算。

在一元线性回归模型$y_{i}=\hat{\beta}_{0}+\hat{\beta}_{1}x_{i}+u_{i}$中，对于回归系数$\hat{\beta}_{1}$的t统计量计算公式为$t = \frac{\hat{\beta}_{1} - \beta_{1}}{s(\hat{\beta}_{1})}$，其中$\hat{\beta}_{1}$是回归系数的估计值，$\beta_{1}$是回归系数的真实值，$s(\hat{\beta}_{1})$是$\hat{\beta}_{1}$的标准差。在进行假设检验时，通常原假设为$H_0:\beta_{1} = 0$，所以这里我们假设$\beta_{1} = 0$。

已知$\hat{\beta}_{1}=0.54$，$s(\hat{\beta}_{1})=0.045$，将其代入t统计量公式可得：
$\begin{align*}t&=\frac{\hat{\beta}_{1} - \beta_{1}}{s(\hat{\beta}_{1})}\\&=\frac{0.54 - 0}{0.045}\\&=\frac{0.54}{0.045}\\&= 12\end{align*}$