单选题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AⅠ、Ⅱ、ⅢBⅠ、Ⅱ、ⅣCⅠ、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ

单选题
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

B

Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ

C

Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

D

Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

参考解析

解析：
在多元线性回归模型中，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括：①多重共线性使得参数估计值不稳定，并对于样本非常敏感；②使得参数估计值的方差增大；③由于参数估值的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍去对因变量有显著影响的变量，导致模型错误；④由于参数估计值的方差增大，做预测时，会导致预测的置信区间过大，降低预测精度。

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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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对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法进行估计参数，会产生的不良后果有（ ）。A.完全共线性下参数估计量不存在B.参数估计量不具有有效性C.近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大D.参数估计量经济含义不合理E.变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义
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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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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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经检验后，若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型中存在（ ）。 A、多重共线性B、异方差C、自相关D、非正态性
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若多元线性回归模型存在自相关问题.这可能产生的不利影晌的是（ ）。Ⅰ.模型参数估计值非有效Ⅱ.参数佑计量的方差变大Ⅲ.参数估计量的经济含义不合理Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效A.Ⅰ.Ⅱ.ⅢB.Ⅰ.Ⅲ.ⅣC.Ⅰ.Ⅱ.ⅣD.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
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在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致（ ）。Ⅰ.参数估计量非有效Ⅱ.变量的显著性检验无意义Ⅲ.模型的预测失效Ⅳ.参数估计量有偏 A、Ⅰ.Ⅱ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅰ.Ⅲ.ⅣD、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
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若多元线性回归模型存在自相关问题，可能产生的不利影响是（ ）。Ⅰ.模型参数估计量失去有效性Ⅱ.参数的OLS估计量的方差变大Ⅲ.参数估计一量的经济含义不合理Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效 A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅰ.Ⅲ.ⅣD、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
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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、ⅢB.I、Ⅱ、IIC.I、Ⅲ、ⅣD.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
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在估计出多元线性回归模型后，思考多元线性回归模型的一系列检验，据此回答以下两题。这些检验包括回归模型的（ ）A.线性关系显著性检验B.回归系数显著性检验C.拟合优度检验D.自相关和异方差检验
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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( )A: 回归参数估计量非有效B: 变量的显著性检验失效C: 模型的预测功能失效D: 解释变量之叫不独立
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若多元线性回归模型存在自相关问题，这可能产生的不利影响的是( )。A: 模型参数估计值非有效B: 参数估计量的方差变大C: 参数估计量的经济含义不合理D: 运用回蚪模型进行预测会失效
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经检验后， 若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型中存在（ ）。A.多重共线性B.异方差C.自相关D.正态性
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经检验后，若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型应存在( )。A: 多重共线性B: 异方差C: 自相关D: 正态性
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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（　　）。A.参数估计值不稳定B.模型检验容易出错C.模型的预测精度降低D.解释变量之间不独立
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与一元线性回归模型相比，多元线性回归模型还有一种显著性检验方法（），它是用来检验（）的。
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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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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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多元线性回归模型中，发现各参数估计量的t值都不显著，但模型的判定系数却很大，F统计量也很显著，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
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对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法估计参数，会产生的不良后果有（）。A、完全共线性下参数估计量不存在B、参数估计量不具有有效性C、近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大D、参数估计量的经济意义不合理E、变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义
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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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单选题若多元线性回归模型存在自相关问题，这可能产生的不利影响包括（　　）。Ⅰ．模型参数估计值非有效Ⅱ．参数估计量的方差变大Ⅲ．参数估计量的经济含义不合理Ⅳ．运用回归模型进行预测会失效AⅠ、Ⅱ、ⅢBⅠ、Ⅱ、ⅣCⅠ、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ
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