在对多元线性回归模型进行检验时，发现各参数估计量的t检验值都很低，但模型的拟合优度很高且F检验显著，这说明模型很可能存在（ ）。
A: 虚拟变量陷阱
B: 自相关
C: 多重共线性
D: 异方差
A: 虚拟变量陷阱
B: 自相关
C: 多重共线性
D: 异方差
举一反三
- 在对多元线性回归模型进行检验时，发现各参数估计量的t检验值都很低，但模型的拟合优度很高且F检验显著，这说明模型很可能存在（ ）
- 在对多元线性回归模型进行检验时，发现各参数估计量的t检验值都很低，但模型的拟合优度很高且F检验显著，这说明模型很可能存在（ ） A: 方差非齐性 B: 序列相关性 C: 多重共线性 D: 模型设定误差
- 在对多元线性回归模型进行检验时,发现各参数估计量的t检验值都很低,但模型的F检验值却很高,这说明模型存在() A: 方差非齐性 B: 序列相关性 C: 多重共线性 D: 设定误差
- 多元线性回归模型中,各参数估计量t值都不显著,而模型拟合优度很高,F值也很显著,模型可能存在( )。 A: 异方差性 B: 序列相关 C: 多重共线性 D: 虚拟变量
- 检验多元线性回归模型时，发现各参数估计量的t值都不显著，但模型的F值却很显著，这说明模型存在（ ）。 A: 多重共线性 B: 异方差 C: 自相关 D: 设定偏误