1.多元线性回归模型中，发现各参数估计量的t值都不显著，但模型的F值确很显著，这说明模型存在〔A.多重共线性B.异方差C.自相关D.设定偏误2.逐步回归法既检验又修正了〔A自相关性C. 随机解释变量D. 多重共线性39、多元线性回归模型中，发现各参数估计量的t值都不显著，但模型的F值确很显著，这说明模型存在A.多重共线性B.异方差
则(XX)1不存在，无法得到参数的估计量。例：对离差形式的二元回归模型y1x12x2 如果两个解释变量完全相关，如x2=x1，则y(12)x1 这时，只能确定综合参数1+2的估计值：一个方程确定两个未知数，有你好，F值和T值多少没有绝对的标准的。主要是看你的回归模型是否合理。在进行回归分析之后还要进行残差分析，看模型是否存在异方差，自相关，多重共线性等问题。若
1.多元线性回归模型中，发现各参数估计量的t值都不显著，但模型的18 R2(或R2)很大，F值确很显著，这说明模型存在( ) A.多重共线性B.异方差C.自相关D.设定偏误2.逐步F值：F值对应的概率P值<0.05,研究假设成立，即至少有一个自变量对因变量存在显著影响。Durbin-Watson值：残差检验：DW值越接近2,表示残差越不存在自相关性。参数显著性检验t值：根据
多元线性回归模型中，发现各参数估计量的t值都不显著，但模型的或却很大，F值也很显著，这说明模型存在( ) A. 多重共线性B. 异方差C. 自相关D. 设定偏误相关知识点：试题来源常见的自相关后果有：1）低估了随机误差以及给定时间内的协方差；2）使得变量的t值、F值和R2值都异常高，而且有些情况下会造成统计偏差；3）导致模型预测误差增加
15、检验多元线性回归模型时，发现各参数估计量的t 值都不显著，但模型的F 值确很显著，这说明模型存在( A ) A .多重共线性B .异方差C .自相关D .设定偏误16、White 检验可C. 不存在自相关D. 不能判定10. 在给定的显著性水平之下，若DW 统计量的下和上临界值分别为dL 和du,则当dLvDWvdu 时，可认为随机误差项( D ) A. 存在一阶正自相关B. 存在
