在多元回归分析中，自变量与因变量的线性相关程度很高时，相关系数（）。
相似题目
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在多元线性回归模型中，解释变量间呈现线性关系的现象称为（）问题，给计量经济建模带来不利影响，因此需检验和处理它。
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多元回归指多个自变量与一个因变量的变动分析。
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如果对有线性函数关系的两个变量作相关分析和回归分析得出的结论中正确的是（）。
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在多元相关分析中，考虑其他变量但假定其保持不变的情况下计算出来的反映某两个变量之间相关程度的统计分析指标，称为（）
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只有一个解释变量的线性回归分析称一元线性回归分析，含有多个解释变量的线性回归分析称多元线性回归分析。（）
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当一元线性回归分析中的相关系数γ=－0、952时，表明两个变量呈（）关系。
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如果两个变量之间的线性相关程度很高，则其相关系数应接近于（）
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在线性相关条件下，研究两个和两个以上自变量对两个以上因变量的数量变化关系，称为多元线性回归分析。
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自相关回归分析市场预测法，是根据同一市场现象变量在（）中各个变量值之间的相关关系，建立一元或多元回归方程为预测模型进行预测。
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在多元线性回归中，判定系数R2随着解释变量数目的增加而（）
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在建立多元线性回归方程以后，同样应进行相关性检验。即要检验全部自变量与因变量的关系是否呈线性，可通过求出（）来进行检验。
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为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著，应该采用（）。
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在多元线性回归分析中，m个自变量对依变量的回归平方和UY/12···m占总平方和SSY的比率叫做。
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在多元线性回归模型中，若要选择最优自变量集合，依据的下列（ ）指标进行判断。
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多元线性回归模型中的回归系数为偏回归系数，它反映了当模型中的其它变量不变时，某个解释变量对因变量均值的影响。（2.0分）
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在多元线性回归模型中，若要选择最优自变量集合，依据的下列（ ）指标进行判断。
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在回归分析中，就两个相关变量与而言，变量依变量的回归和变量依变量的回归所得的两个回归方程是不同的，这种表现在（ ）。
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当一元线性回归分析中的相关系数γ=－0.952时，表明两个变量呈（)关系。
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判定系数与相关系数是两个既有联系又有区别的指标：(甲)判定系数是反映自变量对因变量的影响程度，用于评价回归方程的拟合优度；(乙)相关系数则用于反映变量之间线性关系的密切程度；(丙)相关系数(r)是判定系数的开方，其数值要大于判定系数；(丁)这两系数既能反映正相关，又能反映负相关。
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在回归分析中，相关系数r=1表示（)。A．两个变量间负相关B．两个变量间完全线性相关C．两个变量间线性
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64、如果两个变量之间的线性相关程度很高，则其相关系数应接近于
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研究两个变量间的相关关系称之为二元回归分析，研究多个变量间的相关关系称为多元回归分析（）
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10、多元线性回归的模型假设中，要求各自变量
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3、在多元线性回归分析中，自变量间呈现线性关系的现象称为（） 提示： A 因果关系；B 共线性；C 自相关；D 异方差