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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(  )。

A.参数估计值不稳定
B.模型检验容易出错
C.模型的预测精度降低
D.解释变量之间不独立

参考答案

参考解析
解析:多重共线性产生的后果主要有:①多重共线性使得参数估计值不稳定,并对于样本非常敏感;②使得参数估计值的方差增大;③由于参数估计值的方差增大,会导致参数估计置信区间增大,从而降低预测精度;④严重的多重共线性发生时,模型的检验容易做出错误的判断。例如,参数估计方差增大,导致对于参数进行显著性t检验时,会增大不拒绝原假设的可能性。
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考题 根据以下内容,回答2~3题。在实际应用当中,线性回归模型有时不完全满足那些基本假定。会遇到的较多问题主 要有多重共线性问题以及自相关、异方差等问题。以下说法正确的是( )。A.当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时,则称回归模型中存在多重共线性B.当模型中的误差项存在相关性的时候,称回归模型中存在多重共线性C.同方差性假定的意义是指每个样本残差μi的方差,不随样本的变化而变化D.当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时,则称回归模型中存在自相关

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考题 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

考题 若多元线性回归模型存在自相关问题,这可能产生的不利影响的是(  )。A.模型参数估计值失去有效性 B.模型的显著性检验失去意义 C.模型的经济含义不合理 D.模型的预测失效

考题 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( )A: 回归参数估计量非有效 B: 变量的显著性检验失效 C: 模型的预测功能失效 D: 解释变量之叫不独立

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