與簡單線性回歸相比，多元線性回歸中增加的基本假定是（）。

在多元線性回歸模型中（具有截距項），若引入K個解釋變量，則模型中存在K+1個待估參數(shù)。

可決系數(shù)需要修正的原因是擾動存在自相關性。

可以利用t分布的性質(zhì)認識樣本容量較小時參數(shù)估計值的分布特征。

多重共線性包含（）。

多重可決系數(shù)是模型中解釋變量個數(shù)的不減函數(shù)，這給對比解釋變量個數(shù)不同模型的多重可決系數(shù)帶來缺陷，所以需要修正。

如果回歸模型存在嚴重的多重共線性，可去掉某個解釋變量從而消除多重共線性。

外生變量數(shù)值的變化能夠影響內(nèi)生變量的變化。

經(jīng)濟參數(shù)是表現(xiàn)變量之間相互依存程度的.決定經(jīng)濟結構和特征的.相對穩(wěn)定的因素，通常可以直接觀測。

模型只是研究者對所關注的那些部分所作的模擬，只能抓主要因素和主要特征，而不得不舍棄某些因素。