下列说法中正确的是:[ ]A. 如果模型的 R 2 很高,我们可以认为此模型的质量较好B. 如果模型的 R 2 较低,我们可以认为此模型的质量较差C. 如果某一参数不能通过显著性检验,我们应该剔除该解释变量D. 如果某一参数不能通过显著性检验,我们不应该随便剔除该解释变量

本题考查回归模型评估中的关键概念，包括决定系数（R²）的作用和参数显著性检验的处理原则。

1. R²的局限性：高R²可能反映模型拟合效果好，但需注意过拟合或无关变量的干扰；低R²也不能直接判定模型质量差，需结合其他因素。
2. 参数显著性检验的意义：参数不显著可能由多重共线性、样本量不足等引起，不能仅凭检验结果直接剔除变量，需结合理论和实际意义综合判断。

选项分析

A. 如果模型的 R² 很高，我们可以认为此模型的质量较好

正确。R²衡量模型对数据的拟合程度，高R²通常表明模型能较好解释因变量的变化。但需注意：

• 若模型包含过多无关变量，可能虚高R²（此时需参考调整后R²）；
• 过拟合模型可能在训练集上R²很高，但泛化能力差。
  结论：R²是重要参考指标，但需结合其他检验。

B. 如果模型的 R² 较低，我们可以认为此模型的质量较差

错误。低R²可能因模型遗漏重要变量或数据噪声大，但若理论合理且残差符合假设，模型仍可能有效。不能仅凭R²低否定模型。

C. 如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解释变量

错误。参数不显著可能由多重共线性、测量误差或样本量小引起，直接剔除可能损失模型解释力，需进一步诊断（如检查变量间关系或增加样本量）。

D. 如果某一参数不能通过显著性检验，我们不应该随便剔除该解释变量

正确。参数不显著时，应结合理论意义和实际背景判断，避免因统计结果片面调整模型。