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。

相关考题:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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。

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

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

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

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

多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。

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

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

单选题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AⅠ、Ⅱ、ⅢBⅠ、Ⅱ、ⅣCⅠ、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ

单选题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

单选题经检验后,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非正杰性

单选题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、III、IVBI、II、IIICI、III、IVDI、II、IV