解决多重共线性的有效方法包括：( )
A: 尝试手动剔除一些自变量，以尽量消除多重共线性
B: 增大样本容量
C: 尝试加入更多的自变量
D: 使用逐步回归将共线性的自变量自动剔除出去
A: 尝试手动剔除一些自变量，以尽量消除多重共线性
B: 增大样本容量
C: 尝试加入更多的自变量
D: 使用逐步回归将共线性的自变量自动剔除出去
A,B,D
举一反三
- 多重线性回归的适用条件是() A: 应变量与自变量间具有线性关系 B: 对于任意一组自变量,应变量均服从正态分布 C: 各观测值之间相互独立 D: 对于任意一组自变量,应变量方差齐 E: 自变量之间存在严重共线性
- 当回归方程中存在多重共线性问题时,可以通过剔除变量消除这种共线性。<br/>( )
- 多重线性回归分析中的共线性是指 A: 自变量间有较高的相关性 B: Y关于各个自变量的回归系数相同 C: Y关于各个自变量的回归系数与截距都相同 D: Y变量与各个自变量的相关系数相同
- 应用Logistic回归分析的基本条件有（ ）。 A: 自变量之间不存在共线性。 B: 结果变量Y与自变量具有线性相关性 C: 结果变量Y是定类变量或定序变量 D: 因变量（关于Y取值概率的函数）与自变量（尤其连续变量）具线性相关性。
- 线性回归用于研究因变量与自变量之间的()。 A: 因果关系 B: 共线性 C: 线性依存关系 D: 交互作用
内容
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多元线性回归分析,对回归方程作方差分析,检验统计量F值反映的是: A: 所有自变量与应变量间是否存在线性回归关系 B: 部分自变量与应变量间是否存在线性回归关系 C: 自变量与应变量间存在的线性回归关系是否较强 D: 自变量之间是否存在共线 E: 回归方程的拟合优度
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多重线性回归分析中的共线性是？
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有关多重线性回归分析和logistic回归分析，下述说法错误的是（） A: 多重线性回归的自变量既可以是定量变量，又可以是定性变量 B: logistic回归的自变量既可以是定量变量，又可以是定性变量 C: 多重线性回归和logistic回归的应变量分别为定量变量和定性变量 D: 在多重线性回归分析和logistic回归分析中，可直接使用偏回归系数来比较各自变量的重要性程度
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消除多重共线性的方法有（ ） A: 剔除一些不重要的解释变量 B: 增大样本容量 C: 迭代法 D: 逐步回归法 E: 差分法
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多重线性回归分析中的共线性是指（）。 A: Y关于各个自变量的回归系数相同 B: Y关于各个自变量的回归系数与截距都相同 C: Y变量与各个自变量的相关系数相同 D: Y与自变量间有较高的复相关 E: 自变量间有较高的相关性