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（ ）。

回归分析的一个重要应用就是（），即利用估计的回归模型预估因变量数值。 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R^2为0.8232，则调整的R^2为（） 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（） 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（） 在建立多元回归模型时，增加与实际问题有关的解释变量，模型的R2增大（） 在建立多元回归模型时，增加与实际问题有关的解释变量，模型的R2增大。（　　） 回归分析中，回归方程的截距项b。表示解释变量每增加一个单位，被解释变量相应地平均变化b0个单位。 回归分析中，回归方程的截距项b。表示解释变量每增加一个单位，被解释变量相应地平均变化b0个单位（） 回归分析中，回归方程的截距项b。表示解释变量每增加一个单位，被解释变量相应地平均变化b0个单位。 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（） 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（　　）。 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( ) 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（） 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（ ）。 回归分析中，回归方程的截距项b0表示解释变量每增加一个单位，被解释变量相应地平均变化b0个单位。（） 回归分析中，回归方程的截距项b0表示解释变量每增加一个单位，被解释变量相应地平均变化b0个单位。（） 在现实经济活动中往往存在一个被解释变量受到多个解释变量的影响的现象，表现为在线性回归模型中有多个解释变量，这样的模型被称为。 在多元回归中，若对某个自变量的值都增加一个常数，则相应的偏回归系数（ ）。 在n＝45的一组样本估计的线性回归模型中，包含有4个解释变量，若计算的R2为0.8232，则调整的R2为（　　）。 在n＝45的一组样本估计的线性回归模型中，包含有4个解释变量，若计算的R2为0.8232，则调整的R2为（）