多重可決系數(shù)是模型中解釋變量個數(shù)的不減函數(shù)，這給對比解釋變量個數(shù)不同模型的多重可決系數(shù)帶來缺陷，所以需要修正。

模型只是研究者對所關(guān)注的那些部分所作的模擬，只能抓主要因素和主要特征，而不得不舍棄某些因素。

模型整體顯著性F檢驗包含的兩個自由度是（）。

經(jīng)濟變量是描述經(jīng)濟活動的水平或狀態(tài)，隨時間或空間不同而變動的各種因素。

與簡單線性回歸相比，多元線性回歸中增加的基本假定是（）。

如果回歸模型存在嚴重的多重共線性，可去掉某個解釋變量從而消除多重共線性。

較高的簡單相關(guān)系數(shù)是多重共線性存在充分必要條件。

統(tǒng)計檢驗中，F(xiàn)檢驗模型整體顯著性，t檢驗單個解釋變量顯著性。

簡單線性回歸的五個基本假定是什么？

可以利用t分布的性質(zhì)認識樣本容量較小時參數(shù)估計值的分布特征。