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- 1.包含截距项的回归模型中包含一个定性变量,且这个定性变量有 3种特征,则,如果我们在回归模型中纳入 3个虚拟变量将会导致模型出现( )A、序列相关B、异方差C、.完全共线性D、.随机解释变量
- 2.包含截距项的回归模型中包含一个定性变量，且这个定性变量有3种特征，则，如果我们在回归模型中纳入3个虚拟变量将会导致模型出现（ ） 选项： A:序列相关 B:异方差 C:完全共线性 D:随机解释变量
- 3.在有截距项的回归模型中包含一个定性变量,并且这个变量有三种特征,则回归模型中需引入( )A.一个虚拟变量B.二个虚拟变量C.三个虚拟变量D.四个虚拟变量
- 4.没有截距项的线性回归模型中包含一个定性变量,并且该变量有3个特征,则在回归模型中,可引入虚拟变量的个数为
- 5.没有截距项的线性回归模型中包含一个定性变量，并且该变量有3个特征，则在回归模型中，可引入虚拟变量的个数为 选项：A、2或3 B、3 C、2 D、1或2
- 6.没有截距项的线性回归模型中包含一个定性变量，并且该变量有3个特征，则在回归模型中，可引入虚拟变量的个数为选项： A:1或2; B:2或3; C:2; D:3
- 7.虚拟变量陷阱是因为错误地引入虚拟变量，导致模型出现（ ）问题。A．异方差B．自相关C．多重共线性D．随机解释变量
- 8.没有截距项的线性回归模型中包含一个定性变量，并且该变量有3个特征，则在回归模型中，可引入虚拟变量的个数为A.1 或2B.2 或3C.2D.3
- 9.“虚拟变量陷阱”是指模型出现了()。A．随机解释变量问题B．异方差性C．自相关D．完全多重共线性
- 10.没有截距项的线性回归模型中包含一个定性变量，并且该变量有3个特征，则在回归模型中，可引入虚拟变量的个数为()。 选项：A.1或2 B.3或4 C.2或3 D.4
- 11.“虚拟变量陷阱”是指模型出现了()。 选项：A.随机解释变量问题 B.异方差性 C.自相关 D.完全多重共线性
- 12.“虚拟变量陷阱”是指模型出现了（） 选项：A．完全的多重共线性B．随机解释变量问题C．序列相关性D．异方差性
- 13.“虚拟变量陷阱”是指模型出现了（ ）。 选项：A：随机解释变量问题B：异方差性C：自相关D：完全多重共线性
- 14.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于1，则表明模型中存在（）。 A．异方差 B.序列相关 C.多重共线性 D.高拟合优度
- 15.在包含有随机解释变量的回归模型中，可用作随机解释变量的工具变量必须具备的条件有，此工具变量应该
- 16.“虚拟变量陷阱”是指模型出现了 A: 完全多重共线性 B: 随机解释变量问题 C: 异方差性 D: 序列相关性
- 17.在多元线性回归中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在（ ）。选项： A:异方差 B:序列相关 C:多重共线性 D:随机解释变量问题
- 18.“虚拟变量陷阱”是指模型出现了选项： A:完全多重共线性; B:随机解释变量问题; C:异方差性; D:序列相关性
- 19.通过虚拟变量将定性因素引入多元线性回归模型，有无截距项将影响虚拟变量引入的个数。
