在建立多元回归模型时，增加与实际问题有关的解释变量，模型的R2增大。（ ）
在建立多元回归模型时，增加与实际问题有关的解释变量，模型的R2增大。（ ）
参考解析
解析：一般来说，在多元线性回归方程中，如果模型中增加一个自变量，即使这个自变量在统计上并不显著，R2值也会变大。为避免增加自变量而高估R2，需要用样本量与自变量的个数去修正R2的值。
相关考题：
下列有关一元线性回归模型的说法，正确的有（ ）。 A．一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程 B．判定系数r2表明指标变量之间的依存程度，r2越大，表明依存度越小 C．在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可 D．在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是等价的
下列关于回归模型的说法，正确的是（ ）。A．一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程B．判定系数r2表明指标变量之间的依存程度，r2越大，表明依存度越大C．在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可D．在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
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
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
下列属于回归模型特性的是（）。A、一元线性回归模型是用于分析一个自变量Y与一个因变量X之间线性关系的数学方程B、判定系数r2表明指标变量之间的依存程度，r2越大，表明依存度越小C、在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可D、在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是等价的
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
关于数学模型和数学建模，下列说法正确的是（）。A、数学模型是问题求解的逻辑模型，与时间变量无关B、每一个问题都能建立相应的数学模型C、同一问题只能建立一个数学模型D、数学建模是对实际问题进行抽象、提炼出数学模型的过程
单选题两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的相关指数R2如下 ，其中拟合效果最好的模型是（）A模型1的相关指数R2为0.98B模型2的相关指数R2为0.80C模型3的相关指数R2为0.50D模型4的相关指数R2为0.25
单选题经检验后，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非正杰性