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（）。
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（）。
在建立多元线性回归模型时不要试图引入太多的自变量，除非确实有必要。
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。
多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。
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。（）
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（）
在多元线性回归中，判定系数R2随着解释变量数目的增加而（）
在建立多元线性回归方程以后，同样应进行相关性检验。即要检验全部自变量与因变量的关系是否呈线性，可通过求出（）来进行检验。
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（）。
当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（）。
在多元线性回归模型中，若要选择最优自变量集合，依据的下列（ ）指标进行判断。
多元线性回归模型中的回归系数为偏回归系数，它反映了当模型中的其它变量不变时，某个解释变量对因变量均值的影响。（2.0分）
在多元线性回归模型中，若要选择最优自变量集合，依据的下列（ ）指标进行判断。
在一元线性回归模型中，解释变量是随机变量。
在基本假设下，确定性解释变量线性回归模型参数的OLS估计具有性质（）
逐步回归。为决定一个回归模型的“最优"解释变量集，研究者常用逐步回归的方法。在此方法中，既可采取每次引进一个x变虽逐步向前回归(stepwise forwardreg ression)的程序，也可先把所有可能的x变量都放在一个多元回归中，然后逐一地把它们剔除逐步向后回归(stepwise backwardreg ression)。加进或剔除一个变量，通常是根据F检验看它对ESS的贡献而作出决定的。根据你现在对多重共线性的认识，你赞成某种逐步程序吗？为什么？
【单选题】多元线性回归模型利用最小二乘法估计参数时，要求解释变量样本矩阵X是 。
简答题：多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？ 请在下列选项中选出5个可以用来回答这一问题的选项，给出选项序号即可。【注意：最多选5个选项，多选有倒扣分。给出的选项序号不超过5个的，每选对1个得1分；给出的选项序号超过5个的，在每选对1个得1分的基础上，每超1个倒扣1分。例如：甲同学选了4个选项，其中4个对的，得4*1=4分。乙同学选了5个选项，其中4个对的，得4*1=4分。丙同学选了8个选项，其中4个对的，则得4*1-（8-5）*1=1分。】 A.随机误差项的分布不同 B.解释变量的个数不同 C.基本假设不同 D.满足基本假设条件下参数的OLS估计量的性质不同 E.多元线性回归模型的参数估计更为复杂 F.前者的被解释变量不服从正态分布，后者的被解释变量服从正态分布 G.前者用极大似然法估计参数，后者用普通最小二乘法即可 H.多元线性回归模型的拟合优度检验需要用调整的决定系数，一元线性回归模型的拟合优度检验用的决定系数即可 I.前者主要用于预测，后者主要用于结构分析 J.多元线性
虚拟变量D作为回归中的一次项，与其他解释变量呈相加的关系，这种方式常用来改变线性回归方程的（）。
在经典线性模型假定MLR.1~MLR.6下，考虑含有三个自变量的多元回归模型：
10、多元线性回归的模型假设中，要求各自变量
3、在多元线性回归分析中，自变量间呈现线性关系的现象称为（） 提示： A 因果关系；B 共线性；C 自相关；D 异方差
6、下列对一元线性回归模型随机解释变量影响的说法正确的是
