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在建立多元线性回归模型时不要试图引入太多的自变量,除非确实有必要。
A、正确
B、错误
时间:2022-11-21 19:31
关键词:
商品期货及衍生品应用
答案解析
正确
多重共线性问题带来的主要麻烦是对单个回归系数的解释与检验。在求因变量的置信区间与预测区间时一般不受影响,但必须保证用于估计或预测的自变量的值在样本数据的范围内。因此,如果仅仅是为了估计或者预测,可以将所有的自变量都保留在模型中。最后,在建立多元线性回归模型时不要试图引入太多的自变量,除非确实有必要。
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在一元线性回归模型的假设中,自变量X间要互不相关。()
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是( )。
在建立的多元回归模型时,增加与实际问题有关的解释变量,模型的R2增大。( )
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在多元回归模型中,进入模型的解释变量越多,模型会越好。( )
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求解线性规划模型时,引入人工变量是为了( )
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在多元线性回归分析中,多重共线性是指模型中()。
如果股指期货回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量()
在多元线性回归模型中,解释变量间呈现线性关系的现象称为()问题,给计量经济建模带来不利影响,因此需检验和处理它。
在多元回归模型的检验中,目的是检验每一个自变量与因变量在指定显著性水平上是否存在线性相关关系的检验是( )
在多元回归分析中,自变量与因变量的线性相关程度很高时,相关系数( )。
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。()
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