考虑有两个自变量X1 和 X2的回归模型，这两个自变量都是Y...大了很多。这意味的前面的一元线性回归存在
举一反三
- 考虑有两个自变量X1和X2的回归模型，这两个自变量都是Y的影响因素。如果先使用X1对Y做回归，估计得到的回归系数很小，但是同时使用X1，X2做回归，发现X1前面的回归系数变大了很多。这意味的前面的一元线性回归存在? 异方差|完全共线性|虚拟变量陷阱|遗漏变量偏差
- 中国大学MOOC: 考虑有两个自变量X1 和 X2的回归模型，这两个自变量都是Y的影响因素。如果先使用X1 对Y做回归，估计得到的回归系数很小，但是同时使用X1 ，X2 做回归，发现X1 前面的回归系数变大了很多。这意味的前面的一元线性回归存在
- 一元线性回归分析中两个变量是平行关系,x称为自变量,y称为依变量。( )
- 相对于一元线性回归分析，以下说法正确的是()。 A: 两变量之间必须明确哪个是自变量，哪个是因变量 B: 可能存在着y依x和x依y的两个回归方程 C: 回归系数只有正号 D: 确定回归方程时，尽管两个变量也都是随机的，但要求自变量是给定的
- 对于一元线性回归分析来说( ) A: 可能存在着y依x和x依y的两个回归方程 B: 回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值 C: 两变量之间必须明确哪个是自变量,哪个是因变量 D: 确定回归方程时,尽管两个变量也都是随机的,但要求自变量是给定的。