对两个包含的解释变量个数不同的回归模型进行拟合优度比较时 应比较它们的()。

多元回归模型中的解释变量个数为k，那么回归方程显著性检验的F统计量的第一自由度为n—k一1，第二自

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简单线性回归模型包含变量的个数是（)A．1个B．2个C．3个D．不确定

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要使经典多元回归模型能够得出参数估计量 所要求的最小样本容量为（) 其中k为解释变量的个数。A.

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若真实模型是解释变量为X1的一元线性回归模型 但在建模时将与X1无关的变量X2包含在模型中 则斜率

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多元回归模型中的解释变量个数为k 那么回归方程显著性检验的F统计量的第一自由度为n—k一1 第二自

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对两个包含解释变量个数不同的回归模型进行拟合优度比较时 应比较()的大小。

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逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型 当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时 则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量()

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