多元线性回归是指有两个或两个以上的自变量的回归分析。一种现象常常是与多个因素相 联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或 估计更有效，更符合实际，因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。在多元线性回归模型中，若解释变量对于其余解释变量的判定系数接近于 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
A: 多重共线性
B: 异方差性
C: 序列相关
D: 高拟合优度
A
举一反三
- 在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量回归的判定系数接近于1,则表明模型中存在:(<br/>) A: 高拟合优度 B: 异方差性 C: 序列相关性 D: 多重共线性
- 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
- 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
- 在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量回归的决定系数接近于1,则表明该模型存在( ) A: 异方差性 B: 多重共线性 C: 序列相关性 D: 高拟合优度
- 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
内容
- 0
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: 异方差性 B: 序列相关 C: 多重共线性 D: 高拟合优度
- 1
5.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决策系数接近于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
- 2
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
- 3
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于1，则表明模型中存在
- 4
只有一个解释变量的线性回归分析称一元线性回归分析，含有多个解释变量的线性回归分析称多元线性回归分析。（）