如果回归模型中存在多重共线性,则整个回归模型的线性关系不显著 .

如果回归模型中存在多重共线性,则整个回归模型的线性关系不显著 .


参考答案和解析
可能导致某些回归系数通不过显著性检验

相关考题:

整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。

对于多元回归模型,如果联合检验结果是统计显著的则意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。

F检验只是检验回归模型中各个系数(参数)的显著性,而t检验是检验整个回归关系的显著性。( )

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

以下关于统计分析的说法,错误的是( )。A.回归模型的设定必须满足一定的假定条件B.在回归模型满足经典假设时,用最小二乘法得到的结果是无偏且有效的C.应该用回归模型,可以进行预测D.如果所得到的回归模型存在多重共线性等问题时,不可以用该模型进行预测。

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

在多元线性回归分析中,b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可,但是在一元回归分析中,它们是不等价的:t检验只是检验回归模型中各个系数(参数)的显著性,而F检验则是检验整个回归关系的显著性。( )

设k为回归模型中的参数个数(包括截距项),则总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为( )。

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

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。通常用F检验对回归方程的( )。A.线性关系显著性B.回归系数显著性C.拟合优度D.自相关和异方差

基于大连商品交易所日收盘价数据,对Y1109价格Y(单位:元)和A1109价格*(单位:元)建立一元线性回归方程:Y=-4963.13+3.263*。回归结果显示:可决系数R2=0.922,DW=0.384;对于显著性水平a=0.05,*的下检验的P值为0.000,F检验的P值为0.000,。根据DW指标数值做出的合理判断是( )。A.回归模型存在多重共线性B.回归模型存在异方差问题C.回归模型存在一阶负自相关问题D.回归模型存在一阶正自相关问题

根据DW指标数值做出的合理判断是( )。A.回归模型存在多重共线性B.回归模型存在异方差问题C.回归模型存在一阶负自相关问题D.回归模型存在一阶正自相关问题

根据模型的检验结果,表明( )。A.回归系数的显著性高B.回归方程的拟合程度高C.回归模型线性关系显著D.回归结果不太满意

由于引入虚拟变量,回归模型的截距项和斜率都发生变换,则这种模型称为()。A、平行回归模型B、重合回归模型C、汇合回归模型D、相异回归模型

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

以下关于统计分析的说法,错误的是()A、回归模型的设定必须满足一定的假定条件B、在回归模型满足经典假设时,用最小二乘法得到的结果是无偏且有效的C、应该用回归模型,可以进行预测D、如果所得到的回归模型存在多重共线性等问题时,不可以用该模型进行预测。

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

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

在多元线性回归分析中,如果t检验表明回归系数不显著,则意味着()A、整个回归方程的线性关系不显著B、整个回归方程的线性关系显著C、该自变量与因变量之间的线性关系不显著D、该自变量与因变量之间的线性关系显著

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

单选题在多元线性回归分析中,如果t检验表明回归系数不显著,则意味着()A整个回归方程的线性关系不显著B整个回归方程的线性关系显著C该自变量与因变量之间的线性关系不显著D该自变量与因变量之间的线性关系显著

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