获得多元线性回归模型估计后，个值变量的预测误差与均值变量的预测相比，方差更小。
错
举一反三
- 多元线性回归与简单线性回归相比()。 A: 简单线性回归将解释变量以外的因素全部纳入随机扰动项中 B: 多元线性回归可将多个因素纳入解释变量中,减少模型设定误差 C: 简单线性回归的系数解释与多元线性回归一致 D: 多元线性回归的系数是控制其它变量影响下的偏回归系数
- 多元线性回归模型和一元线性回归模型相比，显著不同的基本假设是？? 随机误差项无序列相关性|随机误差项具有零均值|解释变量之间互不相关|随机误差项具有同方差
- 回归分析的步骤为（ ）。① 进行相关分析 ② 建立预测模型 ③ 确定变量 ④ 确定预测值 ⑤ 计算预测误差 A: ①③④⑤② B: ③①⑤②④ C: ③②①⑤④ D: ③⑤①②④
- 回归分析的步骤为：确定变量、（）。 A: 建立预测模型 B: 进行相关分析 C: 计算预测误差 D: 确定预测值
- ()回归分析中,通常有多个解释变量来预测单个被解释变量。 A: 一元 B: 多元 C: 线性 D: 预测性
内容
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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
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Logit模型与多元线性回归比较( ) A: Logit模型的因变量为二分变量 B: 多元线性回归的因变量为二分变量 C: Logit模型和多元线性回归的因变量都可为二分变量 D: Logit模型的自变量必须是二分类变量
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下面对线性回归描述不正确的是（ ） A: 线性回归可用来分析不同变量之间存在的线性关系 B: 线性回归可用来进行分析预测，即给定一个变量的取值，去预测另外一个变量的取值 C: 线性回归模型的训练是一种非监督学习方法 D: 线性回归模型的训练优化目标是最小化残差平方和的均值
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相比一元线性回归模型，( )假设是多元线性回归模型特有的。 A: 零条件均值 B: 无完全共线性 C: 同方差 D: 序列不相关
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多元线性回归、Logistic回归和Cox回归都可用于（） A: 预测解释变量 B: 预测反应变量Y取某个值的概率P C: 预测风险函数H D: 筛选影响因素 E: 克服共线性