为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著，应该采用（）。

线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。（ ） 线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果（） 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()。 多元线性回归模型中某个解释变量系数的含义是其他解释变量保持不变，该解释变量变化1个单位，被解释变量的条件均值变化的数量 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（ ）。 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，则表明模型中存在多重共线性 多元线性回归模型中，如果方程的总体线性关系是显著的，并不能说明每个解释变量对被解释变量的影响都是显著的，必须对每个解释变量进行显著性检验。（ ） 在多元回归模型中，进入模型的解释变量越多，模型会越好。（ ） 在多元回归模型中，进入模型的解释变量越多，模型会越好。（ ） 在多元回归模型巾，进入模型的解释变量越多，模型会越好。( ) 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（ ）。 若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。 Ⅰ.回归参数估计量非有效 Ⅱ.变量的显著性检验失效 Ⅲ.模型的预测功能失效 Ⅳ.解释变量之间不独立 线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。（ ） 在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是（k 为解释变量个数）（） 在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是（k为解释变量个数）（） 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( )。 按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且（ ）。