多重线性回归分析中，能直接反映自变量解释因变量变异百分比的指标为（）。 -题库考试答案搜索网

多重线性回归分析中，能直接反映自变量解释因变量变异百分比的指标为（）。

多选题

2021-09-03 15:47

A、复相关系数
B、简单相关系数
C、确定系数
D、偏回归系数

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标签：联大河南农业大学医学生物统计

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为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著，应该采用（）。

按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且（）。

多元线性回归模型中，如果方程的总体线性关系是显著的，并不能说明每个解释变量对被解释变量的影响都是显著的，必须对每个解释变量进行显著性检验。( )

在二元线性回归模型中，用于度量被解释变量与方程中所有解释变量之间共同的相关程度的是( )。

多元线性回归分析的目的是从组成回归方程的所有自变量中选择哪种自变量?()

多元线性回归中，当方程中纳入无统计学意义的变量会导致（）。

在多元回归分析中，自变量与因变量的线性相关程度很高时，相关系数（）。

当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（）。

在线性回归分析中，只涉及一个自变量的回归称作（）；涉及多个自变量的回归称作（）。

在回归分析中，自变量同因变量的地位不同，两变量x和y中，y对石回归和x对y回归（）。

在回归分析中，自变量同因变量的地位不同，两变量x和y中，y对x回归和x对y回归()。

在回归分析中，自变量同因变量的地位不同，两变量x和y中，y对x回归和x对y回归（　　）。

相关题目: 如果股指期货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（）; 经验认为某个解释与其他解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的VIF（）。; 线性回归分析的原理是对因变量Y的总体变异进行分解，它不可能出现; 一元线性回归分析预测法涉及的自变量有（）个。; 在多元回归分析中，自变量与因变量的线性相关程度很高时，相关系数（）。; 多重线性回归分析中，能直接反映自变量解释因变量变异百分比的指标为（）。; 多重线性回归分析中的共线性是指（）。; 多重线性回归分析中，若对某一自变量的值加上一个不为零的常数K,则有（）。; 两个正态双变量资料，自变量记为X，真因变量记为Y，进行回归分析，回归系数为0.2，经统计学检验，P=0.05，则（）; 只有一个解释变量的线性回归分析称一元线性回归分析，含有多个解释变量的线性回归分析称多元线性回归分析。（）; 两个正态双变量资料，自变量记为X，因变量记为Y，进行回归分析，回归系数为0.2，经统计学检验，P<0.05，则（）; 回归分析法是指利用回归分析的统计方法，通过考察市盈率与（）之间的关系，得出能够最好解释市盈率与这些变量间线性关系的方法。; 线性回归分析中，因变量y的总体变异分解可能会出现的结果是（）。; 回归分析主要用来研究随机变量和随机变量关系的统计分析（）; 回归分析中的简单回归是指（）A．两个变量之间的回归B．变量之间的线性回归C．两个变量之间的线性回归D．变量之间的简单回归; 回归分析中，回归方程的截距项b0表示解释变量每增加一个单位，被解释变量相应地平均变化b0个单位。（）; 在包含有随机解释变量的回归模型中，可用作随机解释变量的工具变量必须具备的条件有，此工具变量（）。; 在回归分析中，自变量同因变量的地位不同，两变量x和y中，y对x回归和x对y回归（）; 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。（）; 线性回归分析时，怎样确定应变量与自变量？

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