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在多元回归模型巾,进入模型的解释变量越多,模型会越好,是否正确?
如题所述
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推荐答案 2023-05-18
【错误】
当通过某种检验,发现解释变量巾存在严重的多重共线性时,要设法消除这种共线性,消除多重共线性的方法有多种,包括:①剔除一些不重要的觯释变量排除引起共线性的解释变量;②增加样术容量;③回归系数的有偏估计等差分法。
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在多元回归模型
中
,进入模型的解释变量越多,模型会越好,是否正确?
答:
【
错误
】进入模型的解释变量越多,产生多重共线性的可能性越大,会影响模型的结果。
...实际问题有关的觯
释变量,模型的
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,是否正确?
答:
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预测
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单从一个模型的角度上来说,
变量越多基本上模型的结果越接近期望值
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线性
回归模型
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多元线性
回归模型
中读对控制变量的个数没有要求。根据查询相关公开信息显示:多元线性回归模型中对控制变量的个数没有具体的要求,要根据实际研究问题和数据样本来确定,所以多元线性回归模型中读对控制变量的个数没有要求。
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回归模型
增加一个
解释变量,
R一般会()
答:
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回归模型的
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多元线性
回归模型
包含多个
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回归
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模型
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