证券分析师
在应用过程中发现，若对回归模型增加一个解释变量，R2一般会（ ）。A.减小 B.增大 C.不变 D.不能确定
题目
在应用过程中发现，若对回归模型增加一个解释变量，R2一般会（ ）。
A.减小
B.增大
C.不变
D.不能确定
B.增大
C.不变
D.不能确定
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相似问题和答案
第1题：
下列关于回归模型的说法，正确的是（ ）。
A．一元线性圆归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程
B．判定系数r2表明指标变量之间的依存程度，r2越大，表明依存度越大
C．在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可
D．在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
正确答案：ABCD
第2题：
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
B.序列相关
C.多重共线性
D.高拟合优度
答案：C
解析：
第3题：
下列有关一元线性回归模型的说法，正确的有（ ）。 A．一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程 B．判定系数r2表明指标变量之间的依存程度，r2越大，表明依存度越小 C．在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可 D．在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是等价的
正确答案：AC
判定系数r2表明指标变量之间的依存程度，r2越大，表明依存度越大。在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是不等价的，t检验只是检验回归模型中各个系数(参数)的显著性，而F检验则是检验整个回归关系的显著性。
判定系数r2表明指标变量之间的依存程度，r2越大，表明依存度越大。在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是不等价的，t检验只是检验回归模型中各个系数(参数)的显著性，而F检验则是检验整个回归关系的显著性。
第4题：
在n=45的一组样本估计的线性回归模型，包含有4个解释变量，若计算的R2为0．8232，则调整的R2为（ ）。
A.0. 2011
B.0. 8055
C.0. 8160
D.0. 8232
B.0. 8055
C.0. 8160
D.0. 8232
答案：B
解析：
根据公式：调整的R2为：
求得调整的R2=1-（1-0．8232）×44÷40=0.80552
求得调整的R2=1-（1-0．8232）×44÷40=0.80552
第5题：
在应用过程中发现，若对回归模型增加一个解释变量，R一般会（ ）。
A、减小
B、增大
C、不变
D、不能确定
A、减小
B、增大
C、不变
D、不能确定
答案：B
解析：
当利用R来度量不同多孔经性回归模型的拟合优度时，存在一个严重的缺点，R的值随着解释变量的增多而增大，即便引入一个无关紧要的解释变量，也会使得R变大.
当利用R来度量不同多孔经性回归模型的拟合优度时，存在一个严重的缺点，R的值随着解释变量的增多而增大，即便引入一个无关紧要的解释变量，也会使得R变大.
第6题：
下列属于回归模型特性的是( )。
A. 一元线性冋归模型是用于分析一个自变量Y与一个因变量X之间线性关系的数学方程
B.判定系数R2表明指标变量之间的依存程度，R2越大，表明依存度越小
C.在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可
D.在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是等价的
A. 一元线性冋归模型是用于分析一个自变量Y与一个因变量X之间线性关系的数学方程
B.判定系数R2表明指标变量之间的依存程度，R2越大，表明依存度越小
C.在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可
D.在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是等价的
答案：C
解析：
答案为C。一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之 间线性关系的数学方程。判定系数R2表明指标变量之间的依存程度，R2越大，表明依存度越大。在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可。但是在多元回归分析中，它们是不等价的。t检验只是检验回归模型中各个系数（参数）的显著性，而F检验则是检验整个回归关系的显著性。
第7题：
若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。
Ⅰ.回归参数估计量非有效
Ⅱ.变量的显著性检验失效
Ⅲ.模型的预测功能失效
Ⅳ.解释变量之间不独立
A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
C、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
D、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
Ⅰ.回归参数估计量非有效
Ⅱ.变量的显著性检验失效
Ⅲ.模型的预测功能失效
Ⅳ.解释变量之间不独立
A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
C、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
D、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
答案：B
解析：
在多元线性回归模型中，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括:①多重共线性使得估计值b不稳定，并对于样本非常敏感;②使得参数估计值的方差COV (b)增大;③由于参数估计的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍去对因变量有显著影响的变量，导致模型错误;④由于COV (b)增大，做预测时，会导致预测的置信区间过大，降低预测精度。
第8题：
在多元线性回归中，判定系数R2随着解释变量数目的增加而（）
A.减少
B.增加
C.不变
D.变化不定
参考答案：B
第9题：
经检验后，若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型中存在（ ）。
A、多重共线性
B、异方差
C、自相关
D、非正态性
A、多重共线性
B、异方差
C、自相关
D、非正态性
答案：A
解析：
如果解释变量之间存在严格或者近似的线性关系，就产生了多重共线性问题，本质为解释变量之间
高度相关。可以通过简单相关系数检验法对多重共线性进行检验，即通过求出解释变量之间的简单相关系数r来作出判断，通常情况下，|r∣越接近1，则可以认为多重共线性的程度越高。
高度相关。可以通过简单相关系数检验法对多重共线性进行检验，即通过求出解释变量之间的简单相关系数r来作出判断，通常情况下，|r∣越接近1，则可以认为多重共线性的程度越高。
第10题：
若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。
Ⅰ 回归参数估计量非有效
Ⅱ 变量的显著性检验失效
Ⅲ 模型的预测功能失效
Ⅳ 解释变量之间不独立
Ⅰ 回归参数估计量非有效
Ⅱ 变量的显著性检验失效
Ⅲ 模型的预测功能失效
Ⅳ 解释变量之间不独立
A.I、Ⅱ、Ⅲ
B.I、Ⅱ、II
C.I、Ⅲ、Ⅳ
D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
B.I、Ⅱ、II
C.I、Ⅲ、Ⅳ
D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
答案：A
解析：
在多元线性回归模型中，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括：①多重共线性使得参数估计值不稳定，并对于样本非常敏感；②使得参数估计值的方差增大；③由于参数估值的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍去对因变量有显著影响的变量，导致模型错误；④由于参数估计值的方差增大，做预测时，会导致预测的置信区间过大，降低预测精度。