获得多元线性回归模型估计后，个值变量的预测误差与均值变量的预测相比，方差更小。
举一反三
- 多元线性回归与简单线性回归相比()。 A: 简单线性回归将解释变量以外的因素全部纳入随机扰动项中 B: 多元线性回归可将多个因素纳入解释变量中,减少模型设定误差 C: 简单线性回归的系数解释与多元线性回归一致 D: 多元线性回归的系数是控制其它变量影响下的偏回归系数
- 多元线性回归模型和一元线性回归模型相比，显著不同的基本假设是？? 随机误差项无序列相关性|随机误差项具有零均值|解释变量之间互不相关|随机误差项具有同方差
- 回归分析的步骤为（ ）。① 进行相关分析 ② 建立预测模型 ③ 确定变量 ④ 确定预测值 ⑤ 计算预测误差 A: ①③④⑤② B: ③①⑤②④ C: ③②①⑤④ D: ③⑤①②④
- 回归分析的步骤为：确定变量、（）。 A: 建立预测模型 B: 进行相关分析 C: 计算预测误差 D: 确定预测值
- ()回归分析中,通常有多个解释变量来预测单个被解释变量。 A: 一元 B: 多元 C: 线性 D: 预测性