对于模型，为了考虑“地区”因素（北方、南方）。引入2个虚拟变量形式形成截距变动模型，则会产生（）。
A: 序列的完全相关
B: 序列不完全相关
C: 完全多重共线性
D: 不完全多重共线性
A: 序列的完全相关
B: 序列不完全相关
C: 完全多重共线性
D: 不完全多重共线性
举一反三
- 对于模型[img=113x24]17e44292ebccaa9.png[/img]，为了考虑“地区”因素（北方、南方），引入2个虚拟变量形成截距变动模型，则会产生（）。 A: 序列的完全相关 B: 序列不完全相关 C: 完全多重共线性 D: 不完全多重共线性
- 对于模型Yi=β0+β1Xi+μi，为了考虑“地区”因素（北方、南方），引入2个虚拟变量形成截距变动模型，则会产生（）。 A: 序列的完全相关 B: 序列的不完全相关 C: 完全多重共线性 D: 不完全多重共线性
- 对于模型[img=151x23]18033802aa1ab76.png[/img]，为了考虑“地区”因素（北方、南方）引入２个虚拟变量形成截距变动模型，则会产生（） A: 序列的完全相关 B: 序列不完全相关 C: 完全多重共线性 D: 不完全的多重共线性
- 对于模型 [img=110x15]17e0aa44979c8f4.gif[/img],为了考虑“地区”因素(北方、南方),引入2个虚拟变量形成截距变动模型,则会产生()。 A: 序列的完全相关 B: 序列的不完全相关 C: 完全多重共线性 D: 不完全多重共线性
- 对于模型,为了考虑“地区”因素(北方、南方),引入2个虚拟变量形成截距变动模型,则会产生完全多重共线性。