“在线性回归模型中,标准化回归系数的作用是什么?”A. 提高模型的预测能力B. 在不同尺度的变量之间进行比较C. 消除多重共线性的影响D. 将系数转化为标准误差差的形式

标准化回归系数的核心作用在于解决变量尺度不同的问题。在线性回归中，当自变量的量纲或取值范围差异较大时（如年龄和收入），直接比较回归系数缺乏可比性。标准化回归系数通过将变量转化为标准差单位，消除了量纲影响，使得不同变量的系数可以直接比较，反映各自对因变量的影响程度。

选项分析

选项A：提高模型的预测能力

标准化回归系数仅改变系数的解释方式，并不改变模型本身的拟合效果或预测能力。预测结果与原始模型一致，因此此选项错误。

选项B：在不同尺度的变量之间进行比较

正确。标准化处理后，所有变量的均值为0，标准差为1，系数代表变量每变化1个标准差时对因变量的影响。此时系数大小直接反映变量重要性，解决了尺度差异带来的不可比性。

选项C：消除多重共线性的影响

多重共线性需通过变量选择、正则化等方法解决，标准化无法直接消除共线性，因此此选项错误。

选项D：将系数转化为标准误差的形式

标准化系数是回归系数的标准化版本，而标准误差是统计量的不确定性度量，二者概念不同，因此此选项错误。