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在多元回归模型中,解释变量的数量并不是越多越好。过多的解释变量可能会导致多重共线性问题,即变量之间的相关性可能导致模型的不稳定性,从而影响模型的预测能力。因此,应该根据研究目的和数据特点,选择适当的解释变量,而不是盲目增加变量数量。所以该题的说法“在多元回归模型中,进入模型的解释变量越多,模型会越好”是错误的。
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