與簡單線性回歸相比，多元線性回歸中增加的基本假定是（）。

多重可決系數(shù)是模型中解釋變量個數(shù)的不減函數(shù)，這給對比解釋變量個數(shù)不同模型的多重可決系數(shù)帶來缺陷，所以需要修正。

如果簡單相關(guān)系數(shù)檢測法證明多元回歸模型的解釋變量兩兩不相關(guān)，則可以判斷解釋變量間不存在多重共線性。

多重共線性問題的實質(zhì)是樣本現(xiàn)象，因此可以通過增加樣本信息得到改善。

當模型存在完全多重共線性時，可能產(chǎn)生的后果包括（）。

外生變量數(shù)值的變化能夠影響內(nèi)生變量的變化。

一般而言，如果每兩個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（），則可認為存在著較嚴重的多重共線性。

統(tǒng)計檢驗中，F(xiàn)檢驗模型整體顯著性，t檢驗單個解釋變量顯著性。

經(jīng)濟變量是描述經(jīng)濟活動的水平或狀態(tài)，隨時間或空間不同而變動的各種因素。

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。