1、在多元线性回归中，加入自变量时会使多重判定系数变大的原因是（）。
A．增加自变量后，模型包含的信息量增多，多重判定系数会随着自变量的增加而无限变大
B．增加自变量后，模型的预测误差会变小，从而减少残差平方和，此时回归平方和会变大
C．增加自变量后，各个自变量之前的相关关系更加紧密
D．增加自变量后，能使得所有自变量的系数显著
2、在多元线性回归分析中，不需要进行自变量间的多重共线性检验。（ ）
3、 在多元线性回归中，筛选自变量应注意哪些问题，怎样进行筛选？
①所选的自变量必须对因变量有显著的影响； ②所选的自变量应该具有完整的统计数据资料，而且自变量本身的变动有一定的规律，能够取得准确度较高的预测值，难以定量的因素在多元回归方程中一般不易选入； ③所选的自变量与因变量之间具有较强的相关性，具有经济意义和内在因果联系，而不是形式上的相关； ④所选的自变量之间的相关程度不应高于自变量之间的相关程度。应当尽可能避免自变量之间高度线性相关，不致发生多重共线性问题。
4、在多元线性回归模型中，误差项ε也可以被各个自变量进行线性表示（）
。
5、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
6、 在多元线性回归分析中，多重共线性是指模型中（）。
A . 两个或两个以上的自变量彼此相关
B . 两个或两个以上的自变量彼此无关
C . 因变量与一个自变量相关
D . 因变量与两个或两个以上的自变量相关
7、 多元线性回归分析的目的是从组成回归方程的所有自变量中选择哪种自变量?()
A . 最小
B . 最大
C . 最优
D . 最劣
8、在多元线性回归模型中，加入一个新的假定是( )
A．随机误差项期望值为零
B．不存在异方差
C．不存在自相关
D．无多重共线性