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更多“多元线性回归模型确定变量的AIC准则是AIC越大越好（）”相关的问题
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
多元线性回归模型的检验中，复相关系数的取值范围是（）。
A．－1≤R≤1 B．0≤R≤1
C．－1≤R≤0 D．0＜R＜1
A.进行线性回归分析，将生产成本与所售产品相联系。
B.对生产成本（包括原材料库存成本、每个中心的雇员人数和加班报酬等变量）进行多元回归分析；
C.对三个中心都进行生产成本相对于原材料库存成本的三年比率分析；
D.对每个中心的生产成本进行经典变量抽样估算，在抽样时根据所生产的每个产品的价值进行分层
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
利用TRAFFIC2.RAW中的数据。
(i)计算变量prefat的一阶自相关系数。你认为prefat包含单位根吗？失业率也一样吗？
(i)估计一个将prcfat的一阶差分Aprcfat与第10章的计算机练习C11第(vi)部分中同样变量相联系的多元回归模型，只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是，模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量;不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗？
(iii)评论如下命题：“在进行多元回归之前，我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分，因为这样做是一种安全策略，而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时，最好先做(如果你还没有做过的话)第10章的计算机练习C11第(vi)部分中的回归。]
A.对过去五年中投资收益变化进行简单线性回归分析以确定变化的性质。
B.对投资收益占总资产的比率的变化和过去五年投资资产的变化进行的趋势分析。
C.以每月为基础对投资组合变化进行的比率分析。
D.利用与投资组合性质和市场条件相关的独立变量进行的多元回归分析。
