古典多元线性回归模型的基本假定是什么?

A.为了便于确定模型的解释变量

B.为了使估计的参数具有良好的统计性质

C.为了便于确定所估计参数的均值

D.为了便于得出模型参数的估计值

A.多元线性回归

B.正态分布

C.Logistic回归

D.Poisson回归

E.Cox回归

A.定性预测法

B.历史分析法

C.因果预测法

D.以上都不是

A.异方差

B.存在异常值

C.多重共线

D.序列相关

A.向前选择法是从模型中没有自变量开始，然后将所有自变量依次增加到模型中

B.向后剔除法是先对所有自变量拟合线性回归模型，然后依次将所有自变量剔除模型

C.逐步回归法是将向前选择法和向后剔除法结合起来，但不能保证得到的回归模型一定就显著

D.逐步回归法选择变量时，在前面步骤中增加的自变量在后面的步骤中有可能被剔除，而在前面步骤中剔除的自变量在后面的步骤中也可能重新进入到模型中

A.一元线性回归分析

B.多元线性回归分析

C.一元非线性回归分析

D.多元非线性回归分析

A.德尔菲法

B.一元线性回归猜测法

C.移动平均数法

D.多元线性回归猜测法