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[主观题]
以主成分为自变量进行回归分析，得到的回归系数比用原始自变量得到的回归系数更容易解释。
提问人：网友blueface007
发布时间：2022-01-07
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A、使回归方程更简化
B、得到总体回归系数的最佳线性无偏估计
C、使自变量更容易控制
D、使因变量更容易控制
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第2题
考虑有两个自变量X1 和 X2的回归模型，这两个自变量都是Y的影响因素。如果先使用X1 对Y做回归，估计得到的回归系数很小，但是同时使用X1 ，X2 做回归，发现X1 前面的回归系数变大了很多。这意味的前面的一元线性回归存在
A.异方差
B.完全共线性
C.虚拟变量陷阱
D.遗漏变量偏差
第3题
以收缩压为应变量，体质指数为自变量进行直线回归分析，得到回归系数b=1．648，SS回=1044．352，SS总=1
878．400，则决定系数R2为
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A．0.444
B．0.556
C．0.746
D．1.799
E．2.716
第4题
在选定Y 为响应变量后, 选定了X1,X2,X3 为自变量,并且用最小二乘法建立了多元回归方程。在MINITAB
软件输出的ANOVA 表中，看到P-Value=0.0021。在统计分析的输出中，找到了对各个回归系数是否为0 的显著性检验结果。由此可以得到的正确判断是：
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A.3 个自变量回归系数检验中，应该至少有1 个以上的回归系数的检验结果是显著的(即至少有1 个以上的回归系数检验的 P-Value 小于0.05)，不可能出现3 个自变量回归系数检验的 P-Value 都大于0.05 的情况
B.有可能出现3 个自变量回归系数检验的 P-Value 都大于0.05 的情况，这说明数据本身有较多异常值，此时的结果已无意义，要对数据重新审核再来进行回归分析。
C.有可能出现3 个自变量回归系数检验的 P-Value 都大于0.05 的情况，这说明这3 个自变量间可能有相关关系，这种情况很正常。
D.ANOVA 表中的P-VALUE=0.0021 说明整个回归模型效果不显著，回归根本无意义。
接近于0，可以推测自变量和因变量之间没有数量关系。第8题
回归分析中估计标准误差的计量单位与（)。A．因变量相同B．自变量相同C．回归系数相同D．相关系数
回归分析中估计标准误差的计量单位与()。
A．因变量相同
B．自变量相同
C．回归系数相同
D．相关系数相同
第10题
欲建立女大学生的胸围(cm)与肺活量(L)的线性回归分析，以下叙述正确的是()。
A.胸围和肺活量必须先进行标准化变换，以消除度量衡单位不同的影响
B.肺活量为自变量，胸围为应变量
C.先绘制散点图，散点呈现线性趋势，则进行线性回归分析
D.回归系数不论有无统计学意义，都必须解释回归系数
E.回归系数有统计学意义，则胸围与肺活量间一定为因果关联
