在多元回归中，变量选择的逐步回归法设置时前进的显著性水平要求后退的显著性水平（）

在多元回归中，若对某个自变量的值都增加一个常数，则相应的偏回归系数（ ）。 多元回归中，若自变数间无相关，则利于建立更好的回归方程 多元线性回归模型的显著性检验包括（　　）。Ⅰ．相关系数的显著性检验Ⅱ．回归系数的显著性检验，Ⅲ．残差的显著性检验Ⅳ．回归方程的显著性检验 在一元线性回归中，对回归系数的显著性检验可用F检验。 逐步回归分析法是多元线性回归的分析方法之一。 在spssmodeler中构建多元回归时，将全部自变量都选择的方法是（） 在一元线性回归中，线性显著性检验和回归系数的检验是等价的。（ ） 多元回归模型中的解释变量个数为k，那么回归方程显著性检验的F统计量的第一自由度为n—k一1，第二自由度为k。 多元线性回归模型的（），又称为回归方程的显著性检验或回归模型的整体检验。 多元线性回归模型的（　　），又称为回归方程的显著性检验或回归模型的整体检验。 在多元回归模型的检验中，目的是检验每一个自变量与因变量在指定显著性水平下是否存在线性相关关系的是（） 在多元回归模型的检验中，目的是检验每一个自变量与因变量在指定显著性水平上是否存在线性相关关系的检验是（） 当回归模型中解释变量彼此正交时,多元回归估计量与一元回归模型的估计量相同 逐步回归法既可以检验多重共线性，也可以修正多重共线性。 多元回归指多个自变量与一个因变量的变动分析。 在估计出多元回归模型后，通常用验来说明被解释变重与每个解释变重间线性关系的显著性。 逐步回归分析中，当模型中引入新的自变量，则（）。 中国大学MOOC: 多元线性回归模型的显著性检验可分为 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。（ ）