多元线性回归或相关关系的假设测验用（）
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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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一个显著的相关系数或回归系数说明X和Y变数的关系必为线性关系。
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多元线性回归模型的检验中，复相关系数的取值范围是（）。
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在一元线性回归模型的假设中，自变量X间要互不相关。（）
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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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如果公司想以线性多元回归分析以及包含在其中的内在假设为基础建立预测模型，涉及的科学是：（）
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相关系数r是描述回归方程线性关系密切程度的指标r越接近1x和y之间的线性关系越好。
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多元线性回归方程假设检验，无效假设是（）。
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假设两变量为线性关系，且为等距或等比变量，但不是正态分布。计算其相关系数最好使用（ ）相关。
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多元线性回归与一元线性回归的相同点有（ ）
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若变量X和Y之间具有线性相关关系，就可以建立一元线性回归模型进行回归分析。（ ）
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线性回归中的相关系数是用来作为判断两个变量之间相关关系的一个量度。（ ）
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6、多元回归中，回归系数可以用F测验作假设测验，也可以用t测验作假设测验。
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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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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
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8、假设两变量呈线性关系，一变量为正态等距变量，另一变量为真正的二分变量，那么表示两变量相关时应选用
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1、多元线性回归模型和一元线性回归模型相比，显著不同的基本假设是？
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