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[单选题]

多元线性回归模型中,发现各参数估计量的 t值都不显著,但模型的R2或adj-R2却很大,F值也很显著,这说明模型存在

A.多重共线性

B.异方差

C.自相关

D.设定偏误

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第1题

多元线性回归模型
与一元线性回归模型有哪些区别?
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第2题

在线性回归问题中,我们用“R方”来衡量拟合的好坏。在线性回归模型中增加特征值并再训练同一模型。下列哪一项是正确的?()

A.如果R方上升,则该变量是显著的

B.如果R方下降,则该变量不显著

C.单单R方不能反映变量重要性,不能就此得出正确结论

D.都不正确

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第3题

在多元线性回归模型中,误差项ε也可以被各个自变量进行线性表示()
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第4题

一元线性回归模型中t检验和F检验不相同()
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第5题

关 于REG过 程输出说明描述错误的是()

A.PARAMETER ESTIMATE :参数估计值

B.VARIABLE :模型中的回归变量,包括常数项INTERCEPT和回归变量

C.F VALUE :F值,用此值检验模型中参数均为零的假设

D.R-SQUARE :R-SQUARE 越大,则表示模型自变量的变异的比重越大,模型拟合的越差,它是评价模型拟合优度的重要指标

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第6题

多元线性回归得到的模型只有几个自变量通过了检验,这样的模型不能用()
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第7题

在多元线性回归模型中,解释变量可以有相关性()
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第8题

在多元线性回归模型中,因变量y可看作是各个自变量的线性函数()
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第9题

在多元线性回归模型中,进入模型的解释变量越多,模型会越好()

A.正确

B.错误

此题为判断题(对,错)。

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第10题

ARMA 模型是由变量对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值回归得到,ARMA 模型可细分为()

A.移动平均线模型

B.平滑移动平均线模型

C.自回归模型

D.自回归移动平均

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