多元线性回归模型中，下面哪项描述是正确的？

A.    调整 R2会随着模型中解释变量数量的增加而不断增大。

B.    在模型中增加更多的自变量总是会提升模型的预测能力。

C.    调整 R2会对模型中解释变量的数量做出惩罚性调整。

D.    AIC 准则和 BIC 准则不能用于多元线性回归的变量筛选。

参考答案： C

解析：在多元线性回归模型的评估中，调整 R2是原始 R2的一个变体，它对模型中包含的解释变量的数量进行惩罚，如果增加的变量没有提供模型的额外解释能力，则调整 R2可能会下降。选项A是错误的，因为调整 R2不是总是随着变量数量的增加而增大；它可能会下降，如果新增的变量没有显著增加模型的解释能力。选项B也是错误的，因为仅仅增加更多的自变量并不一定会提升模型的预测能力，尤其是当这些变量没有提供额外的信息时。选项D是错误的，因为AIC和BIC准则正是用于在变量选择时评估模型质量的标准之一，它们确实可以用于多元线性回归的变量筛选。因此，选项C是正确的，它正确地描述了调整 R2的性质。