在多元線性回歸模型中（具有截距項(xiàng)），若引入K個(gè)解釋變量，則模型中存在K+1個(gè)待估參數(shù)。

與簡單線性回歸相比，多元線性回歸中增加的基本假定是（）。

模型整體顯著性F檢驗(yàn)包含的兩個(gè)自由度是（）。

經(jīng)濟(jì)參數(shù)是表現(xiàn)變量之間相互依存程度的.決定經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和特征的.相對穩(wěn)定的因素，通?？梢灾苯佑^測。

經(jīng)濟(jì)變量是描述經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的水平或狀態(tài)，隨時(shí)間或空間不同而變動(dòng)的各種因素。

剩余平方和RSS的自由度為（）

模型只是研究者對所關(guān)注的那些部分所作的模擬，只能抓主要因素和主要特征，而不得不舍棄某些因素。

可以利用t分布的性質(zhì)認(rèn)識(shí)樣本容量較小時(shí)參數(shù)估計(jì)值的分布特征。

采用差分方式降低模型多重共線性時(shí)，可能存在的問題包括（）。

一般而言，如果每兩個(gè)解釋變量的簡單相關(guān)系數(shù)（零階相關(guān)系數(shù)）比較高，例如大于（），則可認(rèn)為存在著較嚴(yán)重的多重共線性。