多元线性回归模型检验中，调整后的可决系数中体现了（）的影响。

第1题：

第2题：

第3题：

第4题：

第5题：

线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高，模型拟合效果越好；可决系数越小，模型拟合效果越差。

正确答案:错误

第6题：

多元线性回归分析中，为什么要对可决系数加以修正？修正可决系数与F检验之间有何区别与联系？

正确答案: 多元线性回归分析中，多重可决系数是模型中解释变量个数的增函数，这给对比不同模型的多重可决系数带来缺陷，所以需要修正。可决系数只涉及变差，没有考虑自由度。如果用自由度去校正所计算的变差，可纠正解释变量个数不同引起的对比困难。
联系：由方差分析可以看出，F检验与可决系数有密切联系，二者都建立在对应变量变差分解的基础上。F统计量也可通过可决系数计算。对方程联合显著性检验的F检验，实际上也是对可决系数的显著性检验。
区别：F检验有精确的分布，它可以在给定显著性水平下，给出统计意义上严格的结论。可决系数只能提供一个模糊的推测，可决系数越大，模型对数据的拟合程度就越好。但要大到什么程度才算模型拟合得好，并没有一个绝对的数量标准。

第7题：

在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得可决系数为0.8500，则调整后的可决系数为（）

• A、0.8603
• B、0.8389
• C、0.8655
• D、0.8327

正确答案:D

第8题：

为什么可决系数可以度量模型的拟合优度？在简单线性回归中它与对参数的ｔ检验的关系是什么？

正确答案: 可决系数是回归平方和占总离差平方和的比重，即由样本回归作出解释的离差平方和在总离差平方和中占的比重，如果样本回归线对样本观测值拟合程度好，各样本观测点与回归线靠得越近，由样本回归作出解释的离差平方和在总离差平方和中占的比重也将越大，反之拟合程度越差，这部分所占比重就越小。所以可决系数可以作为综合度量回归模型对样本观测值拟合优度的指标。
在简单线性回归中，可决系数越大，说明在总变差中由模型作出了解释的部分占的比重越大，X对Y的解释能力越强，模型拟合优度越好。对参数的ｔ检验是判断解释变量X是否是被解释变量Y的显著影响因素。二者的目的作用是一致的。

第9题：

在人力资源预测中，最常用的模型是（）

• A、线性回归预测模型
• B、时间序列预测模型
• C、一元线性回归预测模型
• D、多元线性回归模型

正确答案:A

第10题：

可决系数是对回归模型拟和程度的综合度量，可决系数越大，模型拟和程度越好

正确答案:正确

第11题：

第12题：

第13题：

第14题：

第15题：

第16题：

第17题：

与一元线性回归模型相比，多元线性回归模型还有一种显著性检验方法（），它是用来检验（）的。

正确答案:DW检验法；回归模型中是否存在一阶自相关

第18题：

对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t检验？

正确答案: 多元线性回归模型的总体显著性F检验是检验模型中全部解释变量对被解释变量的共同影响是否显著。通过了此F检验，就可以说模型中的全部解释变量对被解释变量的共同影响是显著的，但却不能就此判定模型中的每一个解释变量对被解释变量的影响都是显著的。因此还需要就每个解释变量对被解释变量的影响是否显著进行检验，即进行t检验。

第19题：

多元线性回归中，可决系数R²是评价模型拟合优度好坏的最佳标准。

正确答案:错误

第20题：

多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。

正确答案:错误

第21题：

以下几种情况中，不能被认为存在多重共线性的是（）。

• A、多重可决系数R²值很低，回归系数的t检验在统计上显著
• B、多重可决系数R²值很高，回归系数的t检验在统计上显著
• C、解释变量间的零阶相关系数较低
• D、多重可决系数较高，而偏相关系数较低

正确答案:A

第22题：

在构建回归模型时，应当对模型进行检验，下列哪些论述是正确的（）。

• A、在一元线性回归分析中，只进行回归系数b的t检验是足够的
• B、在一元线性回归分析中，应当同时进行回归系数b的t检验和模型整体的F检验
• C、在多元回归分析中，回归系数b的t检验和模型整体的F检验是等价的
• D、在多元回归分析中，回归系数b的t检验和模型整体的F检验是不等价的

正确答案:A,D

第23题：