2、回归分析是用来研究变量之间的()关系。 提示:A 线性; B 函数;C 等价;D 一般。
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如果研究的因果关系只涉及一个因变量和一个自变量,这种回归分析法称为()。
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对双变量资料作直线相关分析时,所建立的直线回归方程与各散点之间的关系是()。
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相关分析侧重于考察变量之间相关关系的密切程度,回归分析则侧重于考察变量之间数值变化规律。()
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回归分析法是指利用回归分析的统计方法,通过考察市盈率与()之间的关系,得出能够最好解释市盈率与这些变量间线性关系的方法。
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回归分析就是确定变量与变量之间的关系,大致分为两类是()。
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回归分析中,自变量与因变量之间的关系函数表达式属于()
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一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程。()
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相关和回归分析是揭示和处理变量之间相关关系的重要统计方法()
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回归分析是处理2个或2个以上变量之间依赖关系的一种数字方法
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多元回归分析就是这样一种统计技术,用来判断某些选定的变量和需求之间的关联程度。
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回归预测是经常使用的一种()预测方法,是研究变量之间相关关系的数理统计分析方法。
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散布图也叫(),是用来研究、判断两个变量之间相关关系的图。
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在回归分析当中,以下哪一个相关系数代表了自变量和因变量之间最强的相关关系?()
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自相关回归分析市场预测法,是根据同一市场现象变量在()中各个变量值之间的相关关系,建立一元或多元回归方程为预测模型进行预测。
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相关分析侧重于考察变量之间相关关系的密切程度,回归分析则侧重于考察变量之问数值变化规律。
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以下哪项是回归分析的缺点()。 I.回归分析要求大量和正确的数据 II.使用者必须评估自变量与应变量之间的关系是合理的 III.回归分析局限于使用一个自变量 IV.回归分析会受异常数据点的影响
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在回归分析当中,()代表了自变量和因变量之间最强的相关关系
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回归分析主要用来研究随机变量和随机变量关系的统计分析()
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按自变量和因变量之间是否存在线性关系,可将回归分析预测法分为( )。
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若变量X和Y之间具有线性相关关系,就可以建立一元线性回归模型进行回归分析。( )
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线性回归中的相关系数是用来作为判断两个变量之间相关关系的一个量度。( )
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9、曲线回归用于研究变量之间的曲线关系,不需要满足唯一差异原则。
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研究两个变量间的相关关系称之为二元回归分析,研究多个变量间的相关关系称为多元回归分析()
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3、在多元线性回归分析中,自变量间呈现线性关系的现象称为() 提示: A 因果关系;B 共线性;C 自相关;D 异方差
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