多个变量的多元相关系数RY.12…m越接近1，多元相关越密切。
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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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相关系数r的绝对值越接近1，说明变量之间线性相关程度越高。
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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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相关系数越接近±1，表明变量之间的线性相关程度（）。
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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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两个变量间的线性相关关系越不密切，相关系数r值就越接近()。
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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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（）是将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法，又称主分量分析。
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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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把多个变量化为少数几个综合变量的多元分析方法是（）。
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RY.12…m不显著，表明变量间不存在任何相关关系。
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相关系数 r 越接近 1 ，表示双变量相关越密切。
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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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多个变量的多元相关系数RY.12…m越接近0，多元相关越不密切。
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如果多元线性回归方程显著，RY.12…m则不一定显著。
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二元相关系数总是比任一自变量Xj和Y的简单相关系数的绝对值都大，即：RY·12> |r1Y|，且> |r2Y|。
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相关系数r越接近1，表示双变量相关越密切。
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当两变量的相关系数接近相关系数的最小取值-1时,表示这两个随机变量之间（)A．几乎没有什么
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当相关系数等于1时，不存在着组合多元化效应（）
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在期货投资分析中，可以运用DW值对多元线性回归模型的自相关问题进行检验，下列与判别准则不一致的是（）。I DW接近1，认为存在正自相关ⅡDW接近-1，认为存在负自相关ⅢDW接近0，认为不存在自相关ⅣDW接近2，认为存在正自相关
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相关系数r是表示两变量之间密切程度的量，（)值接近1时，关系越密切。
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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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在期货投资分析中，可以运用DW值对多元线性回归模型的自相关问题进行检验，下列与判别准则不一致的是（）。Ⅰ．DW接近1，认为存在正自相关Ⅱ．DW接近－1，认为存在负自相关Ⅲ．DW接近0，认为不存在自相关Ⅳ．DW接近2，认为存在正自相关
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关于相关系数的描述正确的是相关系数的取值在－1．00到＋1．00之间，常用小数形式表示B．仅关于相关系数的描述正确的是相关系数的取值在-1．00到+1．00之间，常用小数形式表示 B．仅从相关系数值的大小来看，相关系数值越大，表示相关程度越密切 C．当两个变量的相关系数达到1时．说明一个变量决定另一变量的大小 D．两个变量的相关系数值是两个变量共变的比例
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