在多元线性回归中，判定系数R²随着解释变量数目的增加而（）

在多元线性回归模型中，调整后的判定系数与判定系数R2的关系为（）

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在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1，则表明 模型中存在（）

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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。

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多元线性回归模型中的偏回归系数，表示在其他解释变量保持不变的情况下，对应解释变量每变化一个单位时，被解释变量的变动。

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多元线性回归分析中（回归模型中的参数个数为k），调整后的可决系数与可决系数R2之间的关系（）

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多元线性回归模型中，发现各参数估计量的t值都不显著，但模型的判定系数却很大，F统计量也很显著，这说明模型存在（）。

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已知某一直线回归方程的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（）。

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判断以下陈述的正误，并给出理由。  （1）尽管存在多重共线性，OLS估计量仍然是具有BLUE性质的。  （2）在高度多重共线性的情形下，要评价一个或多个偏回归系数的个别显著性是不可能的。  （3）如果有某一辅助回归显示出高的R2值，则模型中肯定存在较严重的多重共线性问题。  （4）变量的两两高度相关并不表示高度的多重共线性。  （5）如果分析的目的仅仅是预测，则多重共线性是无害的。  （6）其它条件不变，VIF越高，相应的OLS估计量的方差越大。  （7）在多元回归中，如果根据t检验，全部的偏回归系数个别来说都是不显著的，那么就不可能得到一个较高的R2。

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在多元回归中，调整后的决定系数与决定系数R2的关系为（）。

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