多重线性回归模型中偏回归系数的含义是什么？

分析因变量为二分类变量的资料应采用()。 A、简单线性回归模型B、多重线性回归模型C、logistic回归D、线性相关E、以上都可以

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多元线性同归中可以直接比较自变量对y贡献大小的指标是A、偏回归系数B、膨胀因子C、确定系数D、复相关系数E、标准偏回归系数

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下列选项中判断正确的有（）。A.在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。B.多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善。C.虽然多重共线性下，很难精确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测。D.如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性。

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如果回归模型中存在多重共线性,则() A、整个回归模型的线性关系不显著B、肯定有一个回归模型通不过显著性检验C、肯定导致某个回归系数的符号与预期的相反D、可能导致某些回归系数通不过显著性检验

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根据以下内容，回答2~3题。在实际应用当中，线性回归模型有时不完全满足那些基本假定。会遇到的较多问题主要有多重共线性问题以及自相关、异方差等问题。以下说法正确的是（）。A．当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在多重共线性B．当模型中的误差项存在相关性的时候，称回归模型中存在多重共线性C．同方差性假定的意义是指每个样本残差μi的方差，不随样本的变化而变化D．当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在自相关

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多元线性回归模型中,标准化偏回归系数没有单位。() 此题为判断题(对，错)。

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两个偏回归系数的经济含义是（）。

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若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（）。Ⅰ.回归参数估计量非有效Ⅱ.变量的显著性检验失效Ⅲ.模型的预测功能失效Ⅳ.解释变量之间不独立 A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅱ.Ⅲ.ⅣD、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ

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根据DW指标数值做出的合理判断是( )。A.回归模型存在多重共线性B.回归模型存在异方差问题C.回归模型存在一阶负自相关问题D.回归模型存在一阶正自相关问题

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多元回归方程中偏回归系数与一元回归方程中回归系数的含义有何差别？

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在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1，则表明模型中存在（）A、异方差B、自相关C、多重共线性D、设定误差

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多元线性回归分析中，可用于评价模型拟合效果的指标有（）。A、确定系数B、校正复相关系数C、剩余标准差D、C统计量E、偏回归系数

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在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在（）。A、异方差B、序列相关C、多重共线性D、高拟合优度

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什么是偏回归系数？它与简单线性回归的回归系数有什么不同？

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在高度多重共线性的情形中，要评价一个或多个偏回归系数的单个显著性是不可能的。以上陈述是否正确？请判断并说明理由。

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多元线性回归模型中的偏回归系数，表示在其他解释变量保持不变的情况下，对应解释变量每变化一个单位时，被解释变量的变动。

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请解释用于多重线性回归参数估计的最小二乘法的含义。

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多重线性回归分析中，要描述回归方程，应采用（）。A、偏回归系数B、偏回归系数的标准误C、标准偏回归系数D、偏回归系数检验的t值E、偏回归系数检验的P值

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在人力资源预测中，最常用的模型是（）A、线性回归预测模型B、时间序列预测模型C、一元线性回归预测模型D、多元线性回归模型

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单选题如果回归模型中存在多重共线性，则（　　）。A整个回归模型的线性关系不显著B肯定有一个回归系数通不过显著性检验C肯定导致某个回归系数的符号与预期的相反D可能导致某些回归系数通不过显著性检验

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单选题在人力资源预测中，最常用的模型是（）A线性回归预测模型B时间序列预测模型C一元线性回归预测模型D多元线性回归模型

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问答题请解释用于多重线性回归参数估计的最小二乘法的含义。

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单选题多元线性同归中可以直接比较自变量对y贡献大小的指标是（）。A偏回归系数B膨胀因子C确定系数D复相关系数E标准偏回归系数

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单选题在回归分析中，当自变量的个数大于1时称为( )A一元线性回归B多元回归C多重回归D正态线性模型

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