当用于检验方程线性关系显著性的 F 统计量是显著的,但各单个变量显著性 t 不显著时,可以认为模型中存在严重的多重共线性。

以下关于虚拟应变量模型的说法错误的是： A: 线性概率模型可能存在被解释变量的估计值不在(0,1)之间的问题。 B: 调整的判定系数不能准确度量线性概率模型的拟合优度。 C: Logit模型和Probit模型可采用极大似然法估计。 D: Logit模型和Probit模型不存在遗漏变量的问题。

​以下关于虚拟应变量模型的说法错误的是：‍ A: 线性概率模型可能存在被解释变量的估计值不在(0,1)之间的问题。 B: 调整的判定系数不能准确度量线性概率模型的拟合优度。 C: Logit模型和Probit模型可采用极大似然法估计。 D: Logit模型和Probit模型不存在遗漏变量的问题。

‏以下关于模型设定准则的说法正确的是​ A: 回归方程包含一个变量的最重要的准则是理论，而不是统计上的显著性。 B: 参数t检验不显著的变量不能简单地从方程中剔除。 C: 若变量加入方程后，判定系数[img=21x22]1803c5e3d520a49.png[/img]增大，方程应包含该变量。 D: 若变量加入方程，其他变量的系数符号发生改变且不再符合预期，方程不应包含该变量。 E: 若某变量是理论上必须包含的变量，即使系数t检验不显著，方程也应包含该变量。 F: t检验不显著的变量应该从方程中剔除。

以下关于模型设定准则的说法正确的是 A: 回归方程包含一个变量的最重要的准则是理论，而不是统计上的显著性。 B: 参数t检验不显著的变量不能简单地从方程中剔除。 C: 若变量加入方程后，判定系数[img=21x22]180354926d403c5.png[/img]增大，方程应包含该变量。 D: 若变量加入方程，其他变量的系数符号发生改变且不再符合预期，方程不应包含该变量。 E: 若某变量是理论上必须包含的变量，即使系数t检验不显著，方程也应包含该变量。 F: t检验不显著的变量应该从方程中剔除。