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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回归分析的任务就是对指标变量之间是否存在必然的联系、联系的形式、变动的方向做出符合实际的判断，并测定它们联系的密切程度，检验其有效性。（）
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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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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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为了分析观察某些市场变量之间是否存在着因果关系以及自变量的变动对因变量的影响程度，应当选择的市场调查方法是（）。
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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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线性回归分析得出相关系数等于零，意味着两变量间不存在任何相关关系。（）
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如果对有线性函数关系的两个变量作相关分析和回归分析得出的结论中正确的是（）。
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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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在线性相关条件下，研究两个和两个以上自变量对两个以上因变量的数量变化关系，称为多元线性回归分析。
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如果股指期货回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（）
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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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在建立多元线性回归方程以后，同样应进行相关性检验。即要检验全部自变量与因变量的关系是否呈线性，可通过求出（）来进行检验。
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因果预测分析的基本假设是，事件的存在与发生必有客观原因。可以按事物之间的因果关系，知因测果或倒果查因。所以，建立变量时序规律关系。是整个因果预测分析的基础。这种建模观点是否正确？
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为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著，应该采用（）。
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一元线性回归方程中b大于0，表示两个变量之间存在正相关关系。
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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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【判断题】Logistic回归模型描述的是作为影响因素的自变量与应变量之间的线性关系。（)
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若两个变量存在负线性相关关系，则建立的一元线性回归方程的判定系数的取值范围是
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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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计算出方程后，需要对回归关系进行检测，即判断两个变量之间是否确实存在直线关系。
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【填空题】求两个变量之间非线性关系的回归线比较复杂，在许多情况下，非线性回归问题可以通过 化成 来解决。
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回归分析可以帮助我们判断一个随机变量和另一个普通变量之间是否存在某种相关关系。（）
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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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