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。

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。（　　） 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（） 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，则该模型中存在（ ）。 用于成本估计的简单回归不同于多元回归，差别在于简单回归只用（） 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( )。 LASSO（套索估计量）相比于多元回归有哪些优势 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（） 在多元回归分析中，多重共线性是指模型中()。 多元回归模型可能产生多重共线性的常见原因有（ ）。 在多元回归模型中，使得（　　）最小的β0，β1…，βk就是所要确定的回归系数。 在多元回归模型中，使得（）最小的β0，β1，……，βk就是所要确定的回归系数。 简述多元回归分析的定义 简述多元回归分析的作用 在建立的多元回归模型时，增加与实际问题有关的觯释变量，模型的R2增大。() 用于成本估计的一元回归分析相对多元回归分析的差异在于，一元回归仅使用（   ）。 对于多元线性回归模型，通常用（）来检验模型对样本观测值的拟合程度 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。（ ）