ARIMA模型使残差进入模型，这对提高模型精度不利。

在多元回归模型中，进入模型的解释变量越多，模型会越好。（ ） 在多元线性回归模型中，进入模型的解释变量越多，模型会越好。 在多元回归模型巾，进入模型的解释变量越多，模型会越好。( ) 根据因素的属性类别，引入虚拟变量，可以提高模型的精度。 ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括（）。 Ⅰ．移动平均过程 Ⅱ．自回归过程 Ⅲ．自回归移动平均过程Ⅳ．ARIMA过程 在线性回归模型诊断中，用于判断残差自相关的检验为（） BIM模型精度规范遵循（）原则。 常见的数据模型是: 对象模型、外部模型、内部模型|层次模型、网状模型、关系模型|概念模型、实体模型、关系模型|逻辑模型、概念模型、关系模型 题目:在线性回归模型诊断中,用于判断残差自相关的检验为（） 机器学习的模型构建时，使用的特征越多，则模型精度越高，应用效果越好。 给出下列结论：  （1）在回归分析中，可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果，R方越大，模型的拟合效果越好； （2）在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好； （3）在回归分析中，可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，r越小，模型的拟合效果越好； （4）在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适．带状区域的宽度越宽，说明模型的拟合精度越高。 以上结论中，正确的有（）个 当残差分布呈现何种变化时说明模型很可能存在自相关性 高精度地图提供了车道模型信息 高精度地图提供了车道模型信息（） 在OSI参考模型中，（）提供应用程序进入OSI模型的入口。 软件生存期模型有瀑布模型、演化模型、（）、喷泉模型和智能模型。 铸造件的模型最常用的包括（）模型、（）模型、泡沫模型和（）模型 “因素模型”也被称为( )。 Ⅰ．指数模型 Ⅱ．林特纳模型 Ⅲ．夏普模型Ⅳ．费雪模型 数据模型分为关系模型、层次模型和网络模型三种，关系模型对应（）结构，层次模型对应（）结构，网络模型对应（）结构。 给出下列结论： （1）在回归分析中，可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果，R方越大，模型的拟合效果越好；（2）在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好；（3）在回归分析中，可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，r越小，模型的拟合效果越好；（4）在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合