提示:您正在参与的是正式考试的第2场考试(共2场),请认真答题;点击开始答题后,开始倒计时。84多元线性回归模型中,偏相关系数才能真正反映因变量y与多个自变量间相关性的大小A. 正确B. 错误

考查要点：本题主要考查对多元线性回归模型中偏相关系数的理解，以及其在多个自变量存在时的作用。

解题核心思路：
在多元线性回归中，普通相关系数可能受多个自变量的相互影响（如多重共线性）而无法准确反映变量间的真实关系。偏相关系数通过控制其他变量的影响，能够更准确地衡量某一自变量与因变量之间的独立相关性。

破题关键点：

• 明确偏相关系数的定义：在排除其他自变量影响后，某自变量与因变量的线性关系强度。
• 理解普通相关系数在多变量场景下的局限性。

在多元线性回归模型中，当存在多个自变量时，直接使用普通相关系数（如皮尔逊相关系数）可能存在以下问题：

1. 多重共线性：自变量之间可能存在相关性，导致单个自变量的系数解释变得复杂。
2. 混杂效应：其他自变量的变化会干扰目标自变量与因变量关系的直接衡量。

偏相关系数通过以下方式解决上述问题：

• 控制其他变量：计算时固定其他自变量的值，仅分析目标自变量与因变量的独立关系。
• 反映“净效应”：剔除其他变量的干扰后，更准确地体现目标自变量的真正影响。

因此，题目中“偏相关系数才能真正反映因变量y与多个自变量间相关性的大小”这一表述是正确的。