多重线性回归中 下列哪个指标反映控制混杂 A 偏回归系数 B 标准化回归系数 C 决定系数 D 复相关系数 E 调整决定系数

步骤 1：理解多重线性回归中的指标
多重线性回归是一种统计方法，用于研究一个因变量与多个自变量之间的关系。在多重线性回归中，有多个指标可以用来评估模型的性能和解释变量之间的关系。这些指标包括偏回归系数、标准化回归系数、决定系数、复相关系数和调整决定系数等。

步骤 2：分析各个指标的含义
- 偏回归系数：表示在控制其他自变量的情况下，一个自变量对因变量的独立影响。
- 标准化回归系数：表示在控制其他自变量的情况下，一个自变量对因变量的独立影响，但经过标准化处理，使得不同自变量的系数具有可比性。
- 决定系数：表示模型解释的因变量变异的比例。
- 复相关系数：表示因变量与所有自变量之间的相关性。
- 调整决定系数：在决定系数的基础上，考虑了模型中自变量的数量，用于比较不同模型的拟合优度。

步骤 3：确定反映控制混杂的指标
在多重线性回归中，控制混杂是指在分析一个自变量对因变量的影响时，排除其他自变量的干扰。标准化回归系数在计算时已经考虑了其他自变量的影响，因此可以反映控制混杂的效果。