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

—元回归模型和多元回归模型的划分依据是（）。 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（） 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。（　　） 回归分析预测法可分为一元回归分析预测和多元回归分析预测。 回归分析预测法可分为一元回归分析预测和多元回归分析预测（） 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。 依据自变量和因变量之间的相关关系不同，可分为一元回归分析方法和多元回归分析方法。 对于一元线性回归模型，在经典线性回归的假定下，参数的最小二乘估计量是最小方差无偏估计。（ ） 对于一元线性回归模型，最小二乘方法是被解释变量的估计值与观测值的差值平方和达到最小时所求得的值作为参数的估计量。（ ） 简单线性回归模型与多元回归模型的基本假设（） 在Excel中，一共提供了9个函数用于建立回归模型和回归预测，其中（）个函数用于一元线性回归分析，（）个函数用于多元回归分析。 在Excel中，一共提供了9个函数用于建立回归模型和回归预测，其中（）个函数用于一元线性回归分析，（）个函数用于多元回归分析。 在多元经典线性回归模型中，参数的最小二乘估计量具、、，所以此时的最小二乘估计量又称BLUE估计量。 如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（ ） 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（ ）。 一元线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。（ ） 一元线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的（） 含有随机解释变量的线性回归模型，其普通最小二乘法估计量都是有偏的。 只含有一个解释变量的线性总体回归模型简称一元线性回归模型或: 简单线性回归模型|简单非线性回归模型|线性回归模型|非线性回归模型