MLR多元线性回归模型:表现在线性回归模型中的解释变量有多个。
对
举一反三
- 在多元线性回归模型中，解释变量可以有相关性
- 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
- 在社会现象中，多元线性回归模型比一元线性回归模型更具有解释力。（ ）
- 多元线性回归模型与一元线性回归模型的区别表现在( )。 A: 解释变量的个数不同 B: 模型的经典假设不同 C: 模型的经典假设相同 D: 多元线性回归模型的参数估计式的表达更为复杂。
- 只有一个解释变量的线性回归分析称一元线性回归分析，含有多个解释变量的线性回归分析称多元线性回归分析。（）
内容
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多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？
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多元线性回归模型的“线性”是指对()而言是线性的。 A: 解释变量 B: 被解释变量 C: 回归参数 D: 剩余项
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多元线性回归模型假设随机扰动项与解释变量()
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多元线性回归模型中解释变量之间的关系可能表现为（ ）
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多元线性回归模型中,采用()来检验每个解释变量的显著性