采用最小二乘原理进行多元参数估计时，当出现可决系数R2较大，模型参数的联合检验(F检验)显著性明显，但单个参数的t检验可能不显著，可以认为模型存在异方差问题。（ ）
采用最小二乘原理进行多元参数估计时，当出现可决系数R2较大，模型参数的联合检验(F检验)显著性明显，但单个参数的t检验可能不显著，可以认为模型存在异方差问题。（ ）
参考解析
解析：采用最小二乘原理进行参数估计时，当出现可决系数R2较大，模型参数的联合检验(F检验)显著性明显，但单个参数的t检验可能不显著，甚至可能得出估计的回归系数与实际的符号相反的结论时，可以认为模型存在多重共线性问题。
相关考题：
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。（ ）
关于多元线性回归模型的说法，正确的是（ ）。A.如果模型的R2很高，我们可以认为此模型的质量较好B.如果模型的R2很低，我们可以认为此模型的质量较差C.如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解释变量D.如果某一参数不能通过显著性检验，我们不应该随便剔除该解释变量
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
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
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
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
得到ARMA模型的估计参数后，应对估计结果进行诊断与检验，其中参数估计的显著性检验通过（ ）完成，而模型的优劣以及残差序列的判断是用（ ）完成。A.F检验；Q检验B.t检验；F检验C.F检验；t检验D.t检验；Q检验
正确的是下列哪项：（）A、如果模型的R2很高，我们可以认为此模型的质量较好B、如果模型的R2较低，我们可以认为此模型的质量较差C、如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解释变量D、如果某一参数不能通过显著性检验，我们不应该随便剔除该解释变量
自相关情况下将导致（）A、参数估计量不再是最小方差线性无偏估计量B、均方差MSE可能严重低估误差项的方差C、常用的F检验和t检验失效D、参数估计量是无偏的E、利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误差
下列说法中正确的是（）。A、如果模型的R2很高，我们可以认为此模型的质量较好B、如果模型的R2很低，我们可以认为此模型的质量较差C、如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解释变量D、如果某一参数不能通过显著性检验，我们不应该随便剔除该解释变量
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
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
多选题自相关情况下将导致（）A参数估计量不再是最小方差线性无偏估计量B均方差MSE可能严重低估误差项的方差C常用的F检验和t检验失效D参数估计量是无偏的E利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误差
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
单选题得到ARMA模型的估计参数后，应对估计结果进行诊断与检验，其中参数估计的显著性检验通过____完成，而模型的优劣以及残差序列的判断是用____完成。（ ）AF检验；Q检验Bt检验；F检验CF检验；t检验Dt检验；Q检验