单选题
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（ ）。Ⅰ．回归参数估计量非有效Ⅱ．变量的显著性检验失效Ⅲ．模型的预测功能失效Ⅳ．解释变量之间不独立
发布日期：2021-10-07
Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ
Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ
Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ
Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
试题解析
多元线性回归模型
多元线性回归模型，（multivariable linear regression model ）在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。例如，家庭消费支出，除了受家庭可支配收入的影响外，还受诸如家庭所有的财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因素的影响。
- 中文名
- 多元线性回归模型
- k
- 回归系数
- 影响因素
- 多个变量影响
- 外文名
- multivariable linear regression model
- βj
- 偏回归系数
- 应用
- 家庭消费支出等
多重共线性
多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。
- 中文名
- 多重共线性
- 相关词目
- 近似共线性
- 外文名
- Multicollinearity
- 依据模型
- 线性回归模型
检验
检验是科学名词，指用工具、仪器或其它分析方法检查各种原材料、半成品、成品是否符合特定的技术标准、规格的工作过程。检验就是通过对产品(原料，半成品、成品)的副定，将测定结果与质量标准进行比较，作出合格与否的判定，对能否适合下道工序的使用或能否提供给用户作出处理的活动过程。检验包括测定、比较、判定与处理四个环节。检验既适用于单个产品，也适用于成批产品;既适用于成品检验，也适用于半成品的工序检验。检验是生产过程的一个有机组成部分。通过检验可以分离与剔出不合格品，以保证用户接受具有适当质量的产品，建立与维护企业的信誉;通过检验和工序控制,预测不合格品的产生,使不合格在制品在生产周期尚未结束前就被及时发现，并予以剔除，做到不合用的原料不投产，不合格的零件不转序，不适用的成品不出厂，以减少无效工作量。
- 中文名
- 检验
- 繁体
- 檢驗
- 拼音
- jiǎn yàn
- 属性
- 科学名词
- 注音
- ㄐㄧㄢˇ ㄧㄢˋ
- 同义词
- 查验
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