在多元回归模型中，t检验非常重要，因为此时不能再用简单的图表描述，不容易通过直觉来判断解释变量的显著程度。

用于成本估计的简单回归不同于多元回归，差别在于简单回归只用（） 在多元回归分析中，多重共线性是指模型中()。 在多元回归模型巾，进入模型的解释变量越多，模型会越好。( ) 在检验回归系数PI的显著性时，t的正负非常重要。 多元线性回归模型中，t检验服从自由度为（　　）的t分布。 在多元回归模型中，使得（）最小的β0，β1，……，βk就是所要确定的回归系数。 在多元回归模型中，使得（　　）最小的β0，β1…，βk就是所要确定的回归系数。 在多元回归模型中，置信度越高，在其他情况不变时，临界值tα/2越大，回归系数的置信区间（　　） 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 经检验后，若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型中存在（ ）。 经检验后， 若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型中存在（ ）。 多元回归模型可能产生多重共线性的常见原因有（ ）。 对于多元回归模型，如果联合检验结果是统计显著的则意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。 对于多元回归模型，如果联合检验结果是统计显著的则意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。（ ） 经检验后，若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型应存在( )。 在多元回归模型中，方程的拟合优度R2越接近0，模型的预测能力会越好。（ ） 简述多元回归分析的定义 简述多元回归分析的作用 在多元回归分析中，如果F检验表明线性关系显著，则意味着()。 在多元回归分析中，如果F检验表明线性关系显著，则意味着()。