如果在模型中增加解释变量，拟合优度就会变大，所以增加解释变量会提高模型的解释能力。（ ）
A: 对
B: 错
A: 对
B: 错
B
举一反三
- 如果在模型中增加解释变量，拟合优度就会变大，所以增加解释变量会提高模型的解释能力。（ ）
- 在对模型的解释变量进行选择时，我们常用逐步回归法，即以Y为被解释变量，逐个引入解释变量X，构成回归模型，进行模型估计。如果在引入一个新解释变量后，模型的拟合优度显著提高，则说明新引入的变量是（ ）。 A: 其他解释变量可以替代的变量 B: 可以被舍去的变量 C: 一个独立解释变量 D: 随机分布的变量
- 在多元线性回归模型中，若以某个解释变量为被解释变量，对其他解释变量进行回归估计，如果发现回归的拟合优度高，就表明解释变量之间存在较高程度的多重共线性问题。
- 要使得计量经济学模型拟合得好,就必须增加解释变量。()
- 在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的辅助回归的拟合优度接近于1,则表明模型中存在 ( ) A: 多重共线性 B: 异方差性 C: 序列相关性 D: 高拟合优度
内容
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在多元线性回归模型中，如果某个解释变量对其余解释变量的可决系数接近于1，则表明模型中存在 A: 异方差 B: 自相关 C: 高拟合优度 D: 多重共线性
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在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的相关系数接近于1，则表明模型中存在()。 A: 多重共线性 B: 异方差性 C: 序列相关 D: 高拟合优度
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实际应用中，在回归模型中增加解释变量，不一定会让回归模型的拟合程度更好。
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在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的可决系数接近于1，则表明模型中存在()。 A: 异方差 B: .多重共线性 C: 序列相关 D: .高拟合优度
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在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1，则表明模型中存在（） A: 异方差性 B: 序列相关 C: 多重共线性 D: 拟合优度高