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在建立多元回归模型时,增加与实际问题有关的解释变量,模型的R2增大。( )
参考答案
参考解析
解析:一般来说,在多元线性回归方程中,如果模型中增加一个自变量,即使这个自变量在统计上并不显著,R2值也会变大。为避免增加自变量而高估R2,需要用样本量与自变量的个数去修正R2的值。
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考题
下列有关一元线性回归模型的说法,正确的有( )。 A.一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程 B.判定系数r2表明指标变量之间的依存程度,r2越大,表明依存度越小 C.在一元线性回归分析中,b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可 D.在多元回归分析中,b的t检验和模型整体的F检验是等价的
考题
下列关于回归模型的说法,正确的是( )。A.一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程B.判定系数r2表明指标变量之间的依存程度,r2越大,表明依存度越大C.在一元线性回归分析中,b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可D.在多元回归分析中,b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
考题
关于多元线性回归模型的说法,正确的是( )。A.如果模型的R2很高,我们可以认为此模型的质量较好
B.如果模型的R2很低,我们可以认为此模型的质量较差
C.如果某一参数不能通过显著性检验,我们应该剔除该解释变量
D.如果某一参数不能通过显著性检验,我们不应该随便剔除该解释变量
考题
正确的是下列哪项:()A、如果模型的R2很高,我们可以认为此模型的质量较好B、如果模型的R2较低,我们可以认为此模型的质量较差C、如果某一参数不能通过显著性检验,我们应该剔除该解释变量D、如果某一参数不能通过显著性检验,我们不应该随便剔除该解释变量
考题
下列属于回归模型特性的是()。A、一元线性回归模型是用于分析一个自变量Y与一个因变量X之间线性关系的数学方程B、判定系数r2表明指标变量之间的依存程度,r2越大,表明依存度越小C、在一元线性回归分析中,b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可D、在多元回归分析中,b的t检验和模型整体的F检验是等价的
考题
下列说法中正确的是()。A、如果模型的R2很高,我们可以认为此模型的质量较好B、如果模型的R2很低,我们可以认为此模型的质量较差C、如果某一参数不能通过显著性检验,我们应该剔除该解释变量D、如果某一参数不能通过显著性检验,我们不应该随便剔除该解释变量
考题
关于数学模型和数学建模,下列说法正确的是()。A、数学模型是问题求解的逻辑模型,与时间变量无关B、每一个问题都能建立相应的数学模型C、同一问题只能建立一个数学模型D、数学建模是对实际问题进行抽象、提炼出数学模型的过程
考题
单选题两个变量y与x的回归模型中,分别选择了4个不同模型,它们的相关指数R2如下 ,其中拟合效果最好的模型是()A
模型1的相关指数R2为0.98B
模型2的相关指数R2为0.80C
模型3的相关指数R2为0.50D
模型4的相关指数R2为0.25
考题
单选题经检验后,若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍,则该模型中存在()。A
多重共线性B
异方差C
自相关D
非正杰性
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