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。

在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在（） 在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在（ ）。 在多元线性回归模型中，判定系数与解释变量个数的关系是 在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在多重共线性 多元线性回归的模型假设中，要求各自变量 多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？ 线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。（ ） 线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果（） 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 简单线性回归模型与多元回归模型的基本假设（） 从一个多元线性回归模型中排除一个相关变量，会导致（） 简单线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的 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( )。 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（ ）。 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（）。 在多元线性回归模型中，因变量对可看作是各个自变量的线性函数（） 一元线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的（） 一元线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。（ ） 在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是（k为解释变量个数）（） 在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是（k 为解释变量个数）（）