判断题消除共线性的比较简单常用的方法是剔除变量法。A对B错
判断题
消除共线性的比较简单常用的方法是剔除变量法。
A
对
B
错
参考解析
解析：
消除共线性的方法有多种，包括剔除一些不重要的解释变量，增加样本容量，回归系数的有偏估计等。比较简单常用的方法是剔除变量法，即将一个或者多个相关的自变量从模型中剔除，使保留的自变量尽可能不相关。
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。
下列说法正确的是（ ）。A．自相关检验方法有DW检验法、LM检验法、增加样本容量等 B．异方差的检验方法有很多，简单直观的方法是残差图分析法 C．消除共线性的方法有多种，包括剔除一些不重要的解释变量、减少样本容量D．以上说法均正确
下列关于逐步回归法说法错误的是（ ）。 A、逐步回归法先对单个解释变量进行回归，再逐步增加变量个数B、有可能会剔除掉重要的解释变量从而导致模型产生设定偏误C、如果新引入变量未能明显改进拟合优度值，则说明新引入的变量与其他变量之间存在共线性D、如果新引入变量后t检验显著，则说明新引入的变量与其他变量之间存在共线性
K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性，是因为（）A、变量存在多重共线性时无法得到聚类结果B、变量存在多重共线性时无法解释聚类结果C、变量存在多重共线性时，相关变量会在距离计算中占据很高的权重，从而对聚类结果有负面的影响D、变量存在多重共线性时，得到的聚类结果是完全错误的
单选题K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性，是因为（）A变量存在多重共线性时无法得到聚类结果B变量存在多重共线性时无法解释聚类结果C变量存在多重共线性时，相关变量会在距离计算中占据很高的权重，从而对聚类结果有负面的影响D变量存在多重共线性时，得到的聚类结果是完全错误的
单选题下列关于逐步回归法说法错误的是（ ）。A逐步回归法先对单个解释变量进行回归，再逐步增加变量个数B有可能会剔除掉重要的解释变量从而导致模型产生设定偏误C如果新引入变量未能明显改进拟合优度值，则说明新引入的变量与其他变量之间存在共线性D如果新引入变量后t检验显著，则说明新引入的变量与其他变量之间存在共线性