在建多元线性回归模型时不要试图引入太多的自变量，除非确实有必要。（ ）

题目

在建多元线性回归模型时不要试图引入太多的自变量，除非确实有必要。（ ）

相似考题

1.研究应变量y不同取值的概率与自变量x之间关系应建立A、多元线性回归模型B、主成分回归模型C、因子分析模型D、logistic回归模型E、主成分模型

2.()回归模型中因变量与自变量的关系是呈直线型的。A.多元B.非线性C.线性D.虚拟变量

3.下列关于回归分析预测法的分类，不正确的是（　）。 A.根据自变量的个数分为一元回归分析预测法.二元回归分析预测法和多元回归分析预测法 B.根据自变量和因变量之间是否存在线性关系，分为线性回归预测和非线性回归预测 C.根据回归分析预测模型是否带虚拟变量，分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型 D.根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量，分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型

4.只有一个自变量的线性回归,称为一元线性回归,又称()。A.直线回归B.多元线性回归C.相关分析D.回归分析

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  • 第1题：

    多元线性回归模型有哪些基本假定？为什么要求多元线性回归模型满足一些基本假设？当这些假定不满足时对回归模型有何影响？


    1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；3、随机误差项彼此不相关；4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立；5、解释变量之间不存在精确的（完全的）线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵；6、随机误差项服从正态分布。

  • 第2题：

    在建立多元回归模型时，如何确定该引入多少个解释变量？


    选择了正确的常数项

  • 第3题：

    2、在建立多元回归模型时，如何确定该引入多少个解释变量？


    建立多元线性回归模型的本质就是求出这些参数，b0，b1,b2,…和bk。;为了处理一果多因的问题，研究某一要素y与其它要素x1,x2,…xn之间的定量关系时，就需要用多元回归分析方法。;多元线性回归分析是多元回归分析的基础。;多元线性回归分析的原理与一元线性回归分析的原理相同。

  • 第4题：

    在多元线性回归模型中，若要选择最优自变量集合，依据的下列（）指标进行判断。

    A．Multiple R

    B．R Square

    C．标准误差

    D．Adjusted R Square


    D

  • 第5题：

    1、下列关于多元线性回归的说法中，错误的是______。

    A．多元线性回归模型中包含两个或着两个以上的自变量

    B．多元线性回归模型对应高维空间中的一个超平面

    C．多元线性回归中的因变量和自变量是线性关系

    D．多元线性回归模型可能对应一个曲面


    相对于简单回归模型，多元回归模型更加容易满足零条件均值的假设;现实中经济变量Y通常可以表示为多个自变量x的线性组合;多元线性模型更容易满足“其他条件不变”的假设，刻画x与y的因果关系

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