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（）

经检验后， 若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型中存在（ ）。 经检验后，若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型应存在( )。 —元回归模型和多元回归模型的划分依据是（）。 多元回归指多个自变量与一个因变量的变动分析。 一元回归模型和多元回归模型的划分依据是 （ ）。 一元回归模型和多元回归模型的划分依据是 （ ）。   多元回归模型的基本假设条件有（） 对于多元回归模型来说，为了满足模型估计的基本要求，对样本容量的要求是不少于模型中解释变量个数的3倍。（ ） 赤池信息准则和施瓦茨准则是为了比较所含解释变量个数不同的多元回归模型的拟合优度。（ ） 在多元线性回归模型中，判定系数与解释变量个数的关系是 在多元线性回归模型中，进入模型的解释变量越多，模型会越好。 简述多元回归分析的潜在问题 多元线性回归模型中解释变量之间的关系可能表现为（ ） 在多元线性回归模型中，如果某解释变量对其他解释变量回归的决定系数接近于1，则表明模型中存在()。 在spssmodeler中构建多元回归时，将全部自变量都选择的方法是（） 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（） 在估计出多元回归模型后，通常用验来说明被解释变重与每个解释变重间线性关系的显著性。 除了简单线性回归模型的基本假设条件，多元回归模型还应满足的假设是（） 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（ ）。