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
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在直线回归方程中()。 A.必须确定自变量和因变量，即自变量是给定的，因变量是随机的B.两个变量都是随机的C.回归系数既可以是正值，也可以是负值D.一个回归方程既可由自变量推算因变量的估计值，也可以由因变量的值计算自变量的值
关于一元线性回归分析,以下表述正确的包括( )。 A.回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值B.两变量之间必须明确哪个是自变量，哪个是因变量C.回归系数可以为正号，也可以为负号D.确定回归方程时，尽管两个变量可能都是随机的，但要求自变量是给定的E.回归系数只有正号
下列关于Java变量作用域的说法中，不正确的是( )。A．在Java程序中要使用一个变量，必须先对其进行声明B．变量声明语句可以在程序的任何地方，只要在变量使用之前即可C．变量不可以在其作用域之外使用D．局部变量在使用之前可以不初始化，系统使用默认的初始值
下列判断正确的有（ ）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
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
关于Session变量、Application变量以及普通变量的名称，下列说法不正确的是（）。A、在一个页面中，Session变量、Application变量、普通变量的名称可以相同B、在一个页面中，Session变量和Application变量的名称不可以相同C、在一个页面中，Session变量和普通变量的名称不可以相同D、在一个页面中，Session变量、Application变量、普通变量的名称都不可以相同
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
多选题关于Session变量、Application变量以及普通变量的名称，下列说法不正确的是（）。A在一个页面中，Session变量、Application变量、普通变量的名称可以相同B在一个页面中，Session变量和Application变量的名称不可以相同C在一个页面中，Session变量和普通变量的名称不可以相同D在一个页面中，Session变量、Application变量、普通变量的名称都不可以相同
判断题春秋时期，军事家孙子提出“兵不强不可以摧敌，国不富不可以养兵”的观点，说明富国是强兵之本，富国是强兵之急，国防强大的根本所在是经济发展。A对B错