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[单选题]

在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,则表明模型中存在()。

A.异方差

B.序列相关

C.多重共线性

D.高拟合优度

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第1题
在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1,则说明模型中存在()。

A.异方差性

B.序列相关

C.多重共线性

D.拟合优度低

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第2题
在多元线性回归模型中,假设某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,那么说明模型中存在()。

A.异方差

B.序列相关

C.多重共线性

D.高拟合优度

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第3题
在多元线性回归模型中,假设某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,那么说明模型中存在()。

A.异方差性

B.序列相关

C.多重共线性

D.高拟合优度

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第4题
在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是(k为解释变量个数):()。

A.n>=k+1

B.n﹤k+1

C.n>=30或n>=3(k+1)

D.n>=30

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第5题
在线性回归模型中,若解释变量X1和X2的观测值成比例,即有X1=kX2,其中k为非零常数,则该模型中存在()。

A.方差非齐性

B.多重共线性

C.序列有关

D.设定误差

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第6题
以下判断正确的有()。

A.在严重多重共线性下,OLS估计量仍是最正确线性无偏估计量

B.多重共线性问题的实质是样本现象,因此可以通过增加样本信息得到改善

C.虽然多重共线性下,很难准确区分各个解释变量的单独影响,但可据此模型进展预测

D.如果回归模型存在严重的多重共线性,可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性

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第7题
多元线性回归模型的总体显著性意味着模型中任何一个变量都是统计显著的。()
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第8题
在建立多元线性回归模型时,需要对自变量进行筛选,最后确定适合的回归模型。下面的陈述中错误的是()

A.向前选择法是从模型中没有自变量开始,然后将所有自变量依次增加到模型中

B.向后剔除法是先对所有自变量拟合线性回归模型,然后依次将所有自变量剔除模型

C.逐步回归法是将向前选择法和向后剔除法结合起来,但不能保证得到的回归模型一定就显著

D.逐步回归法选择变量时,在前面步骤中增加的自变量在后面的步骤中有可能被剔除,而在前面步骤中剔除的自变量在后面的步骤中也可能重新进入到模型中

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第9题
多元线性回归模型确定变量的AIC准则是AIC越大越好()
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第10题
DW检验不适用于以下情况下的一阶线性自相关检验()。

A.模型包含有随机解释变量

B.样本容量太小

C.非一阶自回归模型

D.含有滞后的被解释变量

E.包含有虚拟变量的模型

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第11题
在一个二元线性回归模型中,X1和X2都是因变量的影响因素。先用Y仅对X1回归,发现没有相关性。接着用Y对X1和X2回归,发现斜率系数有较大变化,这说明第一个模型中存在()。

A.异方差

B.完全多重共线

C.遗漏变量偏差

D.虚拟变量陷阱

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