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

相关考题：

工具变量法适用于估计下列哪些模型（或方程）的参数（）。A.存在异方差的模型B.包含有随机解释变量的模型C.存在严重多重共线性的模型D.联立方程模型中恰好识别的结构方程
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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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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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回归系数检验不显著的原因主要有（　　）。Ⅰ 变量之间的多重共线性Ⅱ 变量之间的异方差性Ⅲ 模型变量选择的不当Ⅳ 模型变量选择没有经济意义A.Ⅱ、Ⅲ、ⅣB.Ⅰ、Ⅱ、ⅢC.Ⅰ、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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回归系数检验不显著的原因主要有（ ）。Ⅰ.变量之间的多重共线性Ⅱ.变量之间的异方差性Ⅲ.同模型变量选择的不当Ⅳ.模型变量选择没有经济意义A：Ⅱ.Ⅲ.ⅣB：Ⅰ.Ⅱ.ⅢC：Ⅰ.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、ⅡC.I、Ⅲ、ⅣD.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
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根据线性回归模型的基本假定，随机误差项应是随机变量，且满足( )。A: 自相关性B: 异方差性C: 与被解释变量不相关D: 与解释变量不相关
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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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根据线性回归模型的基本假定，随机误差项应是随机变量，且满足()。A.自相关性B.异方差性C.与被解释变量不相关D.与解释变量不相关
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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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工具变量法适用于估计下列哪些模型（或方程）的参数（）。A、存在异方差的模型B、包含有随机解释变量的模型C、存在严重多重共线性的模型D、联立方程模型中恰好识别的结构方程
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在分布滞后模型的估计中，使用时间序列资料可能存在的问题表现为（）。A、异方差问题B、自相关问题C、多重共线性问题D、随机解释变量问题
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在线性回归模型中，若解释变量X1和X2的观测值成比例，既有X1i=kX2i，其中k为非零常数，则表明模型中存在（）。A、异方差B、多重共线性C、序列相关D、随机解释变量
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回归系数检验不显著的原因主要有（）。A、变量之间的多重共线性B、变量之间的异方差性C、模型变量选择的不当D、模型变量选择没有经济意义
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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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对于分布滞后模型，时间序列资料的序列相关问题，就转化为（）。A、异方差问题B、多重共线性问题C、多余解释变量D、随机解释变量
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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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如果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（）A、不确定，方差无限大B、确定，方差无限大C、不确定，方差最小D、确定，方差最小
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经济变量的时间序列数据大多存在序列相关性，在分布滞后模型中，这种序列相关性就转化为（）。A、异方差问题B、多重共线性问题C、序列相关性问题D、设定误差问题
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一元线性回归模型和多元线性回归模型的区别在于只有一个（）。A、因变量B、自变量C、相关系数D、判定系数
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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、ⅡCI、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ
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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
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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
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单选题一元线性回归模型和多元线性回归模型的区别在于只有一个（）。A因变量B自变量C相关系数D判定系数
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