更多"在建立多元线性回归方程以后，同样应进行相关性检验。即要检验全部自变量与"的相关试题:
[判断题]2×2×4的实验设计，说明有3个自变量，第1个自变量有2个水平，第2个自变量有2个水平，第3个自变量有4个水平。
[填空题]在因变量的总离差平方和中，如果回归平方和所占的比例越小，则自变量和因变量之间相关程度越（）
[单项选择]因果关系分析中，自变量与因变量之间的因果关系函数表达式属于（）。
A. 质的分析
B. 量的分析
C. 原因的分析
D. 结果的分析
[单项选择]反映实验自变量与因变量的因果关系的真实性，决定实验结果解释的是（）
A. 内在效度
B. 外在效度
C. 总体效度
D. 生态效度
[单项选择]在多元回归分析中，自变量与因变量的线性相关程度很高时，相关系数（）。
A. 接近于1
B. 接近于0
C. 等于1
D. 等于0
[单项选择]对市场经济现象之间的因果关系进行量的分析，即分析自变量与因变量之间的（）。
A. 因果关系
B. 确定性函数关系
C. 定义关系式
D. 因果关系函数式
[填空题]研究之所以有内部效度，除了要正确地选择研究的自变量和因变量，还应该（）.
[单项选择]“依据某函数自变量、因变量的n组观测值，来求函数的表达式”是（）。
A. 相关分析
B. 回归分析
C. 数学模拟
D. 仿真分析
[单项选择]从自变量的一个取值去估计因变量的相应取值的完整分析与计算过程称为（）
A. 多元分析
B. 回归分析
C. 方差分析
D. 区间分析
[单项选择]如果研究的因果关系只涉及一个因变量和一个自变量，这种回归分析法称为（）。
A. 一元回归分析
B. 一元线性回归分析
C. 二元回归分析
D. 二元线性回归分析
[单项选择]两个正态双变量资料，自变量记为X，因变量记为Y，进行回归分析，回归系数为0.2，经统计学检验，P＝0.05，则（）。
A. X增大一个单位，Y增大0.2个单位
B. X增大一个单位，Y减小0.05个单位
C. X增大一个单位，Y增大0.05个单位
D. X增大一个单位，Y减小0.2个单位
E. X增大一个单位，Y减少或增大0.2个单位都有可能
[判断题]回归分析是多元分析中一种常用方法，它认为因变量和自变量都是随机的。（）
[单项选择]在变量赋值方法Ⅱ中，自变量地址J4对应的变量是（）。
A. #14
B. #34
C. #44
D. #54
[单项选择]在方差分析中，可处理多个自变量与多个因变量相互关联的数据资料的统计技术是（）
A. 单因素方差分析
B. 三因素方差分析
C. 协方差分析
D. 多元方差分析
[单项选择]弗里德曼认为，在货币需求函数的诸多自变量中，最重要的自变量是（）。
A. 债券利率
B. 存款利率
C. 市场利率
D. 恒常收入
[单项选择]在变量赋值方法i中，引数（自变量）13对应的变量是（）。
A. 822
B. #2
C. #110
D. #79
[单项选择]在选定Y为响应变量后，选定了X1，X2，X3为自变量，并且用最小二乘法建立了多元回归方程。在MINITAB软件输出的ANOVA表中，看到P-Value=0.0021。在统计分析的输出中，找到了对各个回归系数是否为0的显著性检验结果。由此可以得到的正确判断是（）.
A. 3个自变量回归系数检验中，应该至少有1个以上的回归系数的检验结果是显著的（即至少有1个以上的回归系数检验的P-Value小于0.05），不可能出现3个自变量回归系数检
B. 有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明数据本身有较多异常值，此时的结果已无意义，要对数据重新审核再来进行回归分析。
C. 有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明这3个自变量间可能有相关关系，这种情况很正常。
D. ANOVA表中的P-VALUE=0.0021说明整个回归模型效果不显著，回归根本无意义。
[填空题]当一个自变量产生的效果在第二个自变量的（）不一样时，就发生了（）。
