多元线性回归模型中某个解释变量系数的含义是其他解释变量保持不变，该解释变量变化1个单位，被解释变量的条件均值变化的数量

多元线性回归模型中解释变量之间的关系可能表现为（ ） 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（） 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）（） 在多元回归模型中，进入模型的解释变量越多，模型会越好。（ ） 在多元回归模型中，进入模型的解释变量越多，模型会越好。（ ） 多元线性回归模型中，如果方程的总体线性关系是显著的，并不能说明每个解释变量对被解释变量的影响都是显著的，必须对每个解释变量进行显著性检验。（ ） 多元线性回归模型中,F检验又称的显著性检验，是用来检验被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立 已知两个正相关变量的一元线性回归模型的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为 已知两个正相关变量的一元线性回归模型的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（） 只含有一个解释变量的线性总体回归模型简称一元线性回归模型或: 简单线性回归模型|简单非线性回归模型|线性回归模型|非线性回归模型 在多元回归模型巾，进入模型的解释变量越多，模型会越好。( ) 多元线性回归方程中的偏回归系数βj表示在其他解释变量固定不变时，Xj每改变一个单位后反应变量的变异。（） 在估计出多元回归模型后，通常用F检验来说明被解释变量与每个解释变量间线性关系的显著性。 按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且（ ）。 在多元线性回归分析中，增加解释变量的个数会使回归方程的R2变大。