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【简答题】

构建模型时,解释变量相关系数矩阵中的多数简单相关系数比较高, 一般情况下 其值大于 时则可认为模型存在严重的多重共线性。

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参考答案:
参考解析:
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刷刷题刷刷变学霸
举一反三

【单选题】线性相关系数可以表达的两变量间( )。

A.
线性相关程度、线性相关方向、因果关系
B.
线性相关程度、因果关系
C.
线性相关方向、因果关系
D.
线性相关程度、线性相关方向

【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】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】关于相关系数的描述正确的是

A.
相关系数的取值在一1.00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