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
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
C
举一反三
- 虚拟变量可以作为解释变量也可以作为被解释变量引入多元线性回归模型。
- 下列关于逐步回归法说法错误的是（）。 A: 逐步回归法先对单个解释变量进行回归，再逐步增加变量个数 B: 有可能会剔除掉重要的解释变量从而导致模型产生设定偏误 C: 如果新引入变量未能明显改进拟合优度值，则说明新引入的变量与其他变量之间存在共线性 D: 如果新引入变量后t检验显著，则说明新引入的变量与其他变量之间存在共线性
- 逐步回归就是先将解释变量全部引入模型,再逐个检验每个解释变量的显著性,并将不显著的解释变量予以剔除,直至模型中的解释变量都显著为止
- 当模型中引入一个对被解释变量有显著解释作用且和已有变量不相关的解释变量时， 。
- （）方法的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后，都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入而变得不再显著时，将其提出。
内容
- 0
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。
- 1
建立一元线性回归模型时，需要假定（） A: 解释变量是随机变量 B: 被解释变量是非随机变量 C: 被解释变量y与解释变量x之间具有线性关系 D: 解释变量的取值是非随机的 E: 被解释变量是随机变量
- 2
一元线性回归模型包含一个解释变量和两个被解释变量
- 3
自回归模型是指( )。 A: 含有解释变量滞后期的模型 B: 含有被解释变量滞后期的模型 C: 含有多个解释变量的模型 D: 含有有限个解释变量滞后期的模型
- 4
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。（ ）