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多重共线性是指回归模型的某两个或多个解释变量之间出现了相关性，它是一种总体现象。（ ）

题目
多重共线性是指回归模型的某两个或多个解释变量之间出现了相关性，它是一种总体现象。（ ）

相似考题

1.下列选项中判断正确的有（）。A.在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。B.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。C.虽然多重共线性下，很难精确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测。D.如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性。

2.根据以下内容，回答2~3题。在实际应用当中，线性回归模型有时不完全满足那些基本假定。会遇到的较多问题主 要有多重共线性问题以及自相关、异方差等问题。以下说法正确的是（ ）。A．当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在多重共线性B．当模型中的误差项存在相关性的时候，称回归模型中存在多重共线性C．同方差性假定的意义是指每个样本残差μi的方差，不随样本的变化而变化D．当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在自相关

3.回归分析中的简单回归是指（ ）A．两个变量之间的回归B．变量之间的线性回归C．两个变量之间的线性回归D．变量之间的简单回归

4.在多元线性回归分析中,多重共线性是指模型中()。A、两个或两个以上的自变量彼此相关B、两个或两个以上的自变量彼此无关C、因变量与一个自变量相关D、因变量与两个或两个以上的自变量相关

参考答案和解析
答案：错
解析：
多重共线性是一种样本现象，同一个模型在一个样本下可能表现出多重共线性，而在另一个样本下可能就不存在多重共线性，因此增加样本容量就有可能消除多重共线性。
更多“多重共线性是指回归模型的某两个或多个解释变量之间出现了相关性，它是一种总体现象。（ ）”相关问题

  • 第1题：

    逐步回归法既检验又修正了（）

    A.异方差性

    B.自相关性

    C.随机解释变量

    D.多重共线性


    参考答案：D

  • 第2题：

    在模型中引入解释变量的多个滞后项容易产生多重共线性。（ ）


    答案：错
    解析：
    在分布滞后模型里多引进解释变量的滞后项，由于变量的经济意义一样，只是时间不一致，所以很容易引起多重共线性。

  • 第3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


    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4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
    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。

  • 第5题：

    多元回归模型可能产生多重共线性的常见原因有( )。

    A.变量之间有相反的变化趋势
    B.模型中包含有滞后变量
    C.变量之间有相同的变化趋势
    D.从总体中取样受到限制

    答案：A,B,C,D
    解析：

  • 第6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1，则表明 模型中存在（）

    • A、异方差
    • B、自相关
    • C、多重共线性
    • D、设定误差

    正确答案:A

  • 第7题：

    回归系数检验不显著的原因主要有（）。

    • A、变量之间的多重共线性
    • B、变量之间的异方差性
    • C、模型变量选择的不当
    • D、模型变量选择没有经济意义

    正确答案:A,C,D

  • 第8题：

    逐步回归法既检验又修正了（）

    • A、异方差性
    • B、自相关性
    • C、随机解释变量
    • D、多重共线性

    正确答案:D

  • 第9题：

    单选题
    所谓二元回归模型，是指（）
    A

    模型中含有两个自变量

    B

    模型中含有两个因变量

    C

    模型中自变量与因变量一共有两个

    D

    模型中自变量与因变量一共有多个


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

  • 第10题：

    单选题
    在联立方程模型中，下列关于工具变量的表述，错误的是（）
    A

    工具变量必须与将要替代的内生解释变量高度相关。

    B

    工具变量必须是模型中的前定变量，与结构方程中的随机误差项不相关。

    C

    工具变量与所要估计的结构方程中的前定变量之间的相关性必须很弱，以避免多重共线性。

    D

    若引入多个工具变量，即使工具变量之间存在多重共线性，也不影响估计结果。


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    单选题
    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

    B

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ

    C

    Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

    D

    Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ


    正确答案： C
    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。

  • 第12题：

    多选题
    回归系数检验不显著的原因主要有()。
    A

    变量之间的多重共线性

    B

    变量之间的异方差性

    C

    模型变量选择的不当

    D

    模型变量选择没有经济意义


    正确答案： C,D
    解析： 回归系数检验不显著的原因是多方面的，主要有变量之间的多重共线性及模型变量选择的不当，没有经济意义等。不同的情况处理方法是不同的。

  • 第13题：

    当回归模型中两个或多个解释变量高度线性相关时，模型中就存在序列相关。（ ）


    答案：错
    解析：

  • 第14题：

    回归系数检验不显著的原因主要有（ ）。
    Ⅰ.变量之间的多重共线性
    Ⅱ.变量之间的异方差性
    Ⅲ.同模型变量选择的不当
    Ⅳ.模型变量选择没有经济意义

    A.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    B.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
    C.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
    D.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ

    答案：C
    解析：
    回归系数检验不显著的原因是多方面的，主要有变量之间的多重共线性及模型变量选择的不当，没有经济意义等。不同的情况处理方法是不同的.

  • 第15题：

    回归系数检验不显著的原因主要有（ ）。
    Ⅰ.变量之间的多重共线性
    Ⅱ.变量之间的异方差性
    Ⅲ.同模型变量选择的不当
    Ⅳ.模型变量选择没有经济意义

    A：Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    B：Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
    C：Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
    D：Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ

    答案：C
    解析：
    回归系数检验不显著的原因是多方面的.主要有变量之间的多重共线性及模型变量选择的不当，没有经济意义等。不同的情况处理方法是不同的。

  • 第16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( )

    A: 回归参数估计量非有效
    B: 变量的显著性检验失效
    C: 模型的预测功能失效
    D: 解释变量之叫不独立

    答案：A,B,C
    解析：
    在多兀线性回归模型巾，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，井对于样本非常敏感，②使得参数估计值的方差COV (b)增^，③南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，可能会出现舍对因变量有显著影响的变量，导致模型错误，④由于COV (b)增人，做预测时，会导致预测的置信区间过人，降低预测精度。

  • 第17题：

    选择工具变量的要求是（）。

    • A、工具变量必须是有明确经济含义的外生变量
    • B、工具变量与所替代的随机解释变量高度相关
    • C、工具变量与随机误差项不相关
    • D、工具变量与模型中其它解释变量不相关，以避免出现多重共线性
    • E、模型中多个工具变量之间不相关

    正确答案:A,B,C,D,E

  • 第18题：

    下列不属于回归系数检验不显著原因的是（）。

    • A、变量之间的多重共线性
    • B、变量之间的异方差性
    • C、模型变量选择的不当
    • D、模型变量选择没有经济意义

    正确答案:B

  • 第19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

    正确答案:C

  • 第20题：

    回归分析中的简单回归是指（）

    • A、两个变量之间的回归
    • B、变量之间的线性回归
    • C、两个变量之间的线性回归
    • D、变量之间的简单回归

    正确答案:C

  • 第21题：

    单选题
    下列不属于回归系数检验不显著原因的是（）。
    A

    变量之间的多重共线性

    B

    变量之间的异方差性

    C

    模型变量选择的不当

    D

    模型变量选择没有经济意义


    正确答案： A
    解析： 回归系数检验不显著的原因是多方面的，主要有变量之间的多重共线性及模型变量选择的不当，没有经济意义等。不同的情况处理方法是不同的。

  • 第22题：

    单选题
    回归分析中的简单回归是指()。
    A

    两个变量之间的回归

    B

    变量之间的线性回归

    C

    两个变量之间的线性回归

    D

    变量之间的简单回归


    正确答案： C
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    单选题
    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1，则表明 模型中存在（）
    A

    异方差

    B

    自相关

    C

    多重共线性

    D

    设定误差


    正确答案： C
    解析： 暂无解析

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