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【多选题】
若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。
A.
回归参数估计量非有效
B.
变量的显著性检验失效
C.
模型的预测功能失效
D.
解释变量之叫不独立
参考答案：
参考解析：
刷刷题刷刷变学霸
举一反三
【多选题】与不存在多重共线性的情况相比,在严重不完全多重共线性下,下列提法中正确的有( ) 。
A.
多重共线性变量参数估计量的方差将显著会变大
B.
很难精确识别多重共线性变量各自对被解释变量的影响
C.
增大了参数估计值符号与预期不一致的可能
D.
模型将无法得出参数估计量
E.
模型将无法得出参数估计量的标准误
【多选题】多元线性回归预测的步骤有哪些？
A.
获得候选自变量和因变量的观测值
B.
从候选自变量中选择合适的自变量
C.
确定回归系数，判断回归方程的拟合优度
D.
根据回归方程进行预测
【多选题】若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。
A.
回归参数估计量非有效
B.
变量的显著性检验失效
C.
模型的预测功能失效
D.
解释变量之叫不独立
【单选题】对于线性回归，我们应该有以下哪些假设?:( )
A.
找到利群点很重要,因为线性回归对利群点很敏感
B.
线性回归要求所有变量必须符合正态分布
C.
线性回归假设数据没有多重线性相关性
【多选题】一元线性回归发展到多元线性回归的原因是__________
A.
A.多元回归模型更接近现实
B.
B.采用多元回归模型可以控制干扰因素
C.
C.一元回归分析已经失去作用
D.
D.研究者的偏好
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【多选题】与不存在多重共线性的情况相比,在严重不完全多重共线性下,下列提法中正确的有( ) 。
A.
多重共线性变量参数估计量的方差将显著会变大
B.
很难精确识别多重共线性变量各自对被解释变量的影响
C.
增大了参数估计值符号与预期不一致的可能
D.
模型将无法得出参数估计量
E.
模型将无法得出参数估计量的标准误
【多选题】如果多元线性模型解释变量间存在近似多重共线性，则OLS估计量满足
A.
线性性
B.
无偏性
C.
有效性
D.
一致性
【单选题】多元线性回归和逻辑回归的Method都是五项。
A.
正确
B.
错误
【多选题】多元线性回归预测的步骤有哪些？
A.
获得候选自变量和因变量的观测值
B.
从候选自变量中选择合适的自变量
C.
确定回归系数，判断回归方程的拟合优度
D.
根据回归方程进行预测
【多选题】若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。
A.
回归参数估计量非有效
B.
变量的显著性检验失效
C.
模型的预测功能失效
D.
解释变量之叫不独立
【单选题】对于线性回归，我们应该有以下哪些假设?:( )
A.
找到利群点很重要,因为线性回归对利群点很敏感
B.
线性回归要求所有变量必须符合正态分布
C.
线性回归假设数据没有多重线性相关性
【多选题】一元线性回归发展到多元线性回归的原因是__________
A.
A.多元回归模型更接近现实
B.
B.采用多元回归模型可以控制干扰因素
C.
C.一元回归分析已经失去作用
D.
D.研究者的偏好
【单选题】多元线性回归模型的OLS残差:( )
A.
因为有多个解释变量所以无法计算
B.
可以用原始数据减去预测值来计算
C.
都为0
D.
通常都与误差相等
【多选题】多元线性回归的最小二乘估计原理是指( )。
A.
残差平方和最小
B.
加权残差平方和最小
C.
使样本回归函数尽可能接近总体回归函数
D.
加权残差平方和最大
【单选题】以下哪项不是多元线性回归常用的方法()
A.
Enter
B.
Remove
C.
Backward
D.
Stepwise
【单选题】多元线性回归中的“线性”是指什么是线性的？
A.
系数
B.
自变量
C.
因变量
D.
误差
【单选题】多元线性回归可能存在的问题是？
A.
自变量之间存在相关，即共线性问题
B.
自变量数量太多
C.
只有1个自变量则无法预测
D.
自变量无法涵盖因变量所有的预测因素
【判断题】模型中存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析。
A.
错
B.
对