多重可决系数是模型中解释变量个数的不减函数，这给对比解释变量个数不同模型的多重可决系数带来缺陷，所以需要修正。

判断题可以利用t分布的性质认识样本容量较小时参数估计值的分布特征。

多项选择题多元线性回归中的基本假定包括（）。

A.零均值假定
B.同方差和无自相关假定
C.随机扰动项与解释变量不相关假定
D.无多重共线性和正态性假定

多项选择题模型整体显著性F检验包含的两个自由度是（）。

A.k-1
B.n-k
C.n-1
D.n-2

多项选择题多元线性回归模型OLS估计式的统计性质包括（）。

A.线性特征
B.无偏特性
C.最小方差特性
D.方差为零特征

单项选择题剩余平方和RSS的自由度为（）

A.n-1
B.n-k
C.k-1
D.n-k-1

单项选择题与简单线性回归相比，多元线性回归中增加的基本假定是（）。

A.零均值
B.同方差
C.正态性假定
D.无多重共线性

判断题可决系数需要修正的原因是扰动存在自相关性。

判断题经济变量之间具有共同变化趋势是导致模型产生多重共线性的重要原因之一。

判断题较高的简单相关系数是多重共线性存在充分必要条件。

判断题如果回归模型存在严重的多重共线性，可去掉某个解释变量从而消除多重共线性。

判断题多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善。

判断题如果简单相关系数检测法证明多元回归模型的解释变量两两不相关，则可以判断解释变量间不存在多重共线性。

多项选择题下列关于多重共线性后果的陈述中，正确的是（）。

A.完全多重共线性下，参数估计值不确定
B.不完全多重共线性下，可以得到参数估计值
C.完全多重共线性下，参数估计值的方差无限大
D.不完全多重共线性下，参数估计值的方差无限大

多项选择题采用差分方式降低模型多重共线性时，可能存在的问题包括（）。

A.差分会丢失一些信息
B.差分模型的误差项可能存在序列相关
C.可能会违背经典线性回归模型的相关假设
D.对模型多重共线性不产生任何影响

多项选择题当模型存在不完全多重共线性时，可能产生的后果包括（）。

A.参数估计值的方差增大
B.参数区间估计时，置信区间变大
C.假设检验容易做出错误判断
D.参数区间估计时，置信区间变小