在预测变量间共线性（）通过比较标准化的判别函数系数绝对值的大小来确定各个变量的相对重要性。A、不强，不可以B、强，可以C、不强，可以D、强，不可以
在预测变量间共线性（）通过比较标准化的判别函数系数绝对值的大小来确定各个变量的相对重要性。
- A、不强，不可以
- B、强，可以
- C、不强，可以
- D、强，不可以
相关考题：
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。
在试验设计中,我们常常要将原来对于因子设定的各水平值实行“代码化”(Coding)。例如在2水平时,把“高”“低”二水平分别记为“＋1”及“－1”。以下何者是對的:() A.比未代码化时提高了计算的精度。B.代码化后,可以通过直接比较各因子或因子间的交互作用的回归系数之绝对值以确定效应的大小，即回归系数之绝对值越大者该效应越显着;而未代码化时不能这样判断C.代码化后,删除回归方程中某些不显着之项时，其它各项回归系数不变;未代码化时,在删除某些不显着之项时其它各项回归系数可能有变化D.代码化后,回归方程式的常数项(截距)等于将自变数以"0"带入回归方程式后,输出变量(y)的预测值
建立变量X、Y间的直线回归方程，回归系数的绝对值︱b︱越大，说明A、回归方程的误差越小B、回归方程的预测效果越好C、回归直线的斜率越大D、X、Y间的相关性越密切E、越有理由认为X、Y间有因果关系
关于直线相关系数r正确的说法是( )。A.没有单位B.r的绝对值大于1C.如果r-0.则表示负相关D.r的绝对值越大.表示两变量间相关关系密切程度越高E.r的绝对值越大，表示两变量间相关关系密切程度越低
多重线性回归分析中，共线性是指（），导致的某一自变量作用可以由其他自变量的线性函数表示。A、自变量相互之间存在高度相关关系B、因变量与各个自变量的相关系数相同C、因变量与自变量间有较高的复相关关系D、因变量与各个自变量之间的回归系数相同
可决系数=86.49%时，意味着（）A、自变量与因变量之间的相关关系密切B、因变量的总变差中，有80%可通过回归直线来解释C、因变量的总变差中，有20%可由回归直线来解释D、相关系数绝对值一定是0.93E、相关系数绝对值一定是0.8649
以下几种情况中，不能被认为存在多重共线性的是（）。A、多重可决系数R2值很低，回归系数的t检验在统计上显著B、多重可决系数R2值很高，回归系数的t检验在统计上显著C、解释变量间的零阶相关系数较低D、多重可决系数较高，而偏相关系数较低
多选题可决系数=86.49%时，意味着（）A自变量与因变量之间的相关关系密切B因变量的总变差中，有80%可通过回归直线来解释C因变量的总变差中，有20%可由回归直线来解释D相关系数绝对值一定是0.93E相关系数绝对值一定是0.8649
单选题判别函数分析主要适用于（）。A因变量是分类变量B预测变量不是连续变量C自变量不是连续变量D预测变量是定比变量