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（）。
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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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在建立多元线性回归模型时不要试图引入太多的自变量，除非确实有必要。
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多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。
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回归分析是多元分析中一种常用方法，它认为因变量和自变量都是随机的。（）
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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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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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对于线性回归，在因变量的总离差平方和中，如果回归平方和所占比例越大，那么两个变量之间相关程度越（）
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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Excel中，一共提供了9个函数用于建立回归模型和回归预测，其中（）个函数用于一元线性回归分析，（）个函数用于多元回归分析。
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自变量对依变量y的m元线性回归线性为59b89430098096dd60a18a15c50ed088.png
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同一多变量资料，若RY.12…m显著，则多元线性回归方程必显著，方程成立。
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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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多元线性回归的显著性检验包含m自变量综合对Y的效应是否显著和各自变量对依变量Y的单独效应是否显著。
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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，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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简答题：多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？ 请在下列选项中选出5个可以用来回答这一问题的选项，给出选项序号即可。【注意：最多选5个选项，多选有倒扣分。给出的选项序号不超过5个的，每选对1个得1分；给出的选项序号超过5个的，在每选对1个得1分的基础上，每超1个倒扣1分。例如：甲同学选了4个选项，其中4个对的，得4*1=4分。乙同学选了5个选项，其中4个对的，得4*1=4分。丙同学选了8个选项，其中4个对的，则得4*1-（8-5）*1=1分。】 A.随机误差项的分布不同 B.解释变量的个数不同 C.基本假设不同 D.满足基本假设条件下参数的OLS估计量的性质不同 E.多元线性回归模型的参数估计更为复杂 F.前者的被解释变量不服从正态分布，后者的被解释变量服从正态分布 G.前者用极大似然法估计参数，后者用普通最小二乘法即可 H.多元线性回归模型的拟合优度检验需要用调整的决定系数，一元线性回归模型的拟合优度检验用的决定系数即可 I.前者主要用于预测，后者主要用于结构分析 J.多元线性
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在经典线性模型假定MLR.1~MLR.6下，考虑含有三个自变量的多元回归模型：
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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
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