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()。

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，判定系数与解释变量个数的关系是 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。（ ） 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（ ）。 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）（） 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。（ ） 在多元线性回归模型中，因变量对可看作是各个自变量的线性函数（） 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（ ）。 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。 在多元回归模型巾，进入模型的解释变量越多，模型会越好。( ) 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 线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。（ ） 多元线性回归的模型假设中，要求各自变量 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。 在多元线性回归分析中，增加解释变量的个数会使回归方程的R2变大。