在多元回归模型中，进入模型的解释变量越多，模型会越好。（ ）

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 （ ）。   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（ ）。 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( )。 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。（ ） 多元回归模型的基本假设条件有（） 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。() 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F检验来说明被解释变量与每个解释变量间线性关系的显著性。 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()。 整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的（） 整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。（ ） 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,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（ ）。 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。（ ）