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第9章多元线性回归分析练习2
填空题
如果随着解释变量或被解释变量预测值的变化,对应残差的方差会相应变化,则说明出现了()现象。可以通过绘制()分析是否存在异方差。
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填空题
异常值产生的原因:一是原始数据的测量或()错误。如果是这种异常值,应该()订正数据。二是抽样随机性造成的异常值。如果是这种异常,就应该()这些数据,而不能随意将它们()。三是异常值的出现是总体本来数据结果的一种暗示。此时应该考虑是否()样本容量,或考虑其他形式的()
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填空题
根据标准化残差、()、剔除残差对被解释变量中异常值进行探测。
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填空题
对解释变量中异常值的探测方法有:杠杆值、()
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填空题
把杠杆值大的样本点称为(),不能单纯根据杠杆值的大小判断强影响点是否为异常点。引入(),用来判断强影响点是否为y的异常值点,库克距离大于(),就可认为对应的观测值为异常点。
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填空题
在多元回归分析中,如果引入的自变量个数较少,则不能很好的说明因变量的();但也并非自变量引入越多越好,原因有:其一有些自变量可能对因变量的()没有贡献;其二自变量间可能存在较强的()关系,即:(),因而不能全部引入回归方程.
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填空题
在自变量向前筛选法中,首先选择与因变量具有最高()的自变量进入方程,并进行回归方程的各种检验,其次在剩余的自变量中寻找与被解释变量()最高并通过检验的解释变量()回归方程,并对新建立的回归方程进行各种检验;
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填空题
在自变量向后筛选法中,首先将所有自变量全部引入回归方程,其次在一个或多个t值不显著的自变量中将t值()的那个变量()出去,并重新建立回归方程和进行检验;
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填空题
在自变量逐步筛选法中,的每一步前后都要作()。对已在回归方程中的变量作显著性检验,使得显著者保留,最不显著者();第二,对不在回归方程中的()变量,挑选最重要的那一个进入回归方程,直到最后回归方程中再也不能剔除任一变量,同时也不能再()变量为止。
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简答题
为什么说在多元线性回归分析中不是引入的自变量越多越好?
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