线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果（）

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（ ）。 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 在现实经济活动中往往存在一个被解释变量受到多个解释变量的影响的现象，表现为在线性回归模型中有多个解释变量，这样的模型被称为。 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（）。 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( )。 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（ ）。 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 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。（ ） 通过比较回归模型中解释变量系数的绝对值，就可以判断不同解释变量对被解释变量影响程度的高低. 多元线性回归模型中,F检验又称的显著性检验，是用来检验被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立 在包含有随机解释变量的回归模型中，可用作随机解释变量的工具变量必须具备的条件有，此工具变量（ ）。 已知两个正相关变量的一元线性回归模型的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（） 已知两个正相关变量的一元线性回归模型的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为 回归分析中解释变量为非随机变量,被解释变量为() 当回归模型中两个或多个解释变量高度线性相关时，模型中就存在序列相关（） 当回归模型中两个或多个解释变量高度线性相关时，模型中就存在序列相关（） DW检验的假设条件有()。Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量Ⅱ.随机扰动项满足i=ρi-1+ViⅢ.回归模型含有不为零的截距项Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量