在回归模型中，下列哪一项在权衡欠拟合（under-fitting）和过拟合（over-fitting）中影响最大（）。

在多元线性回归模型中，假设某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，那么说明模型中存在（）。

在多元线性回归模型中，假设某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，那么说明模型中存在（）。

在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1，则说明模型中存在()。

假如我们使用Lasso回归来拟合数据集，该数据集输入特征有100个（X1，X2，...，X100）。现在，我们把其中一个特征值扩大10倍（例如是特征X1），然后用相同的正则化参数对Lasso回归进行修正。那么，下列说法正确的是（）。

在某城市随机抽取1000户居民作为样本对该城市居民消费水平进行研究，对居民月消费支出Y(单位：元)和月收入X(单位：元)，建立回归模型，得到估计的回归系数Y=1300+0.6X，决定系数0.96，关于该模型的说法正确的有()。

可决系数不仅反映了模型拟合程度的优劣，而且由直观的经济含义：它定量地描述了Y的变化中可以用回归模型来说明的部分，即模型的可解释程度。（）

令kids表示一名妇女生过的孩子数目，educ表示该妇女受教育的年数。生育率对受教育年数的简单回归模型为kids=β₀+β₁educ+u。其中，u是无法预测到的误差。
(i)u中包含什么样的因素？它们可能与受教育程度相关吗？
(ii)简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗？请解释。

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

在多元线性回归模型中，加入一种新的假定是（）。

利用BARIUM.RAW中的数据。 （i)用前119次观测（即不包含1988年的最后12个月观测)，估计线性趋势模
利用BARIUM.RAW中的数据。
(i)用前119次观测(即不包含1988年的最后12个月观测)，估计线性趋势模型。这个回归的标准误是什么？
(ii)同样用除了最后12个月以外的所有数据，估计chnimp的一个AR(1)模型。把这个回归的标准误与第(i)部分中的标准误相比较。哪一个模型提供了更好的样本内拟合？
(iii)用第(i)和第(ii)部分中的模型计算1988年12个月的提前一期预测误差。(每个方法都应该得到12个预测误差。)计算并比较这两种方法的RMSE和MAE。就样本外提前一期预测而言，哪种方法效果更好？
(iv)在第(i)部分的回归中添加月度虚拟变量。它们是联合显著的吗？(当我们检验联合显著性时，不必担心误差中轻度的序列相关。)

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

交叉检验模型评估较差可能是由于（）原因导致的。