在多元回归分析中，引入新变量后对方程中原有变量没有影响。

在spssmodeler中构建多元回归时，将全部自变量都选择的方法是（） 逐步回归分析中，当模型中引入新的自变量，则（）。 在多元回归模型巾，进入模型的解释变量越多，模型会越好。( ) （ ）的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个自变量后都要进行F检验，当原来引入的自变量由于后面自变量的引入变得不再显著时，则将其删除，以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量 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（ ）。 多元回归分析就是这样一种统计技术，用来判断某些选定的变量和需求之间的关联程度。 在多元回归分析中，检验方程的拟合优度用调整后的R的平方效果更好。 影响因变量的因素通过多元线性回归分析，多元线性回归不仅涉及一个自变量，可能涉及多个自变量。（） 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( )。 多元线性回归分析所用的自变量和因变量必须是连续变量。() 在回归分析中，就两个相关变量与而言，变量依变量的回归和变量依变量的回归所得的两个回归方程是不同的，这种表现在（ ） 当回归模型中解释变量彼此正交时,多元回归估计量与一元回归模型的估计量相同 多元回归系数b表示当其它自变量不变时，某一自变量变动一个单位量时（）。 设自变量的个数为5，样本容量为20，在多元回归分析中，估计标准误差的自由度为()。 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。 影响因变量的因素通过多元线性回归分析，多元线性回归仅涉及一个自变量，不可能涉及多个自变量。（） 在多元回归方程中，一般用（）来判断方程的拟合程度 简述多元回归分析的作用 简述多元回归分析的定义