考虑有两个自变量X1 和 X2的回归模型，这两个自变量都是Y的影响因素。如果先使用X1 对Y做回归，估计得到的回归系数很小，但是同时使用X1 ，X2 做回归，发现X1 前面的回归系数变大了很多。这意味的前面的一元线性回归存在A．异方差B．完全共线性C．虚拟变量陷阱D．遗漏变量偏差

相关问题 1：

单选题响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为y=2.2+30000x1+0.0003x2由此方程可以得到的结论是：（）A X1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多B X1对Y的影响与X2对Y的影响相同C X2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多D 仅由此方程不能对X1及X2对Y的影响大小做出判断

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相关问题 2：

多选题对于一元线性回归分析来说（）A两变量之间必须明确哪个是自变量，哪个是因变量B回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值C可能存在着y依x和x依y的两个回归方程D回归系数只有正号E确定回归方程时，尽管两个变量也都是随机的，但要求自变量是给定的

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相关问题 3：

单选题六西格玛团队分析了历史上本车间产量（Y）与温度（X1）及反应时间（X2）的记录。建立了Y对于X1及X2的线性回归方程，并进行了ANOVA、回归系数显著性检验、相关系数计算等，证明我们选择的模型是有意义的，各项回归系数也都是显著的。下面应该进行（）.A 结束回归分析，将选定的回归方程用于预报等B 进行残差分析，以确认数据与模型拟合得是否很好，看能否进一步改进模型C 进行响应曲面设计，选择使产量达到最大的温度及反应时间D 进行因子试验设计，看是否还有其它变量也对产量有影响，扩大因子选择的范围

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相关问题 4：

填空题在回归方程y=a+bx中，y称为（），x称为自变量，a称为（），b称为回归系数。已知x和y之间的协方差为45，x和y的标准差分别为10和15，则之间的相关系数为（），x对y的回归系数（）和y对x的回归系数分别为（）。

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相关问题 5：

单选题在选定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。

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相关问题 6：

单选题某团队希望了解焊接工艺中的温度（x1）、时间（x2）和焊锡量（x3）对焊接强度的影响，该过程已经积累的大量历史数据，该团队拟采用回归技术分析三个因素的影响程度，请问在进行回归分析时，以下哪种处理方法是正确的？（）A 针对焊接强度（y）对三个影响因素分别建立回归方程B 先分析三个因素之间的相关关系，然后用最佳子集法建立y对三个因素的线性回归模型，然后根据模型诊断结果对模型进行改进C 先建立y和三个因素的线性回归模型，剔除不显著的因素，即可构建所需模型D 先建立y和三个因素的非线性回归模型，剔除不显著因素，即可构建所需模型

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相关问题 7：

单选题响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为：Y=2.1X1+2.3X2，由此方程可以得到结论是（）A X1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多B X1对Y的影响比X2对Y的影响相同C X2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多D 仅由此方程不能对X1及X2对Y影响大小作出判定

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