关于逐步回归，下面描述正确的是：
A: 从一个自变量开始，根据自变量对Y作用的显著程度，从大到小地依次逐个引入回归方程；当引入的自变量由于后引入变量而变得不显著时，要将其剔除掉
B: 引入一个自变量或从回归方程中剔除一个自变量，为逐步回归的一步
C: 对于每一步都要进行Y值检验，以确保每次引入新的显著性变量前回归方程中只包含对Y作用显著的变量
D: 引入和剔除自变量的过程要反复进行，直至既无不显著的变量从回归方程中剔除，又无显著变量可引入回归方程时为止
A: 从一个自变量开始，根据自变量对Y作用的显著程度，从大到小地依次逐个引入回归方程；当引入的自变量由于后引入变量而变得不显著时，要将其剔除掉
B: 引入一个自变量或从回归方程中剔除一个自变量，为逐步回归的一步
C: 对于每一步都要进行Y值检验，以确保每次引入新的显著性变量前回归方程中只包含对Y作用显著的变量
D: 引入和剔除自变量的过程要反复进行，直至既无不显著的变量从回归方程中剔除，又无显著变量可引入回归方程时为止
A,B,C,D
举一反三
- （）的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个自变量后都要进行F检验，当原来引入...入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量
- 在建立多元回归方程的过程中，按（）的大小次序将自变量逐个引入方程，对引入方程中的每个自变量偏相关系数进行统计检验，效应显著的自变量留在回归方程内，循此继续遴选下一个自变量。 A: 偏相关系数 B: 相关系数 C: 判定系数 D: 均方根误差
- 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
- 多元线性回归的显著性检验包含 m 自变量综合对 Y 的效应是否显著和 各 自变量 对 依变量 Y 的单独效应 是否显著。
- （）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
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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
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由变量y 倚变量x 回归和由变量x 倚变量y 回归所得到的回归方程之所以不同，主要是因为方程中参数表示的意义不同
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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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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
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在回归建模过程中,假定自变量消费者地域分为东部、中部、西部,在进行回归时,需要引入( )个虚拟变量(哑变量)? A: 不需要 B: 1个 C: 2个 D: 3个