回归分析是多元分析中一种常用方法，它认为因变量和自变量都是随机的。（）
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在多元回归分析中，自变量与因变量的线性相关程度很高时，相关系数（）。
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回归分析法也称相关分析法，它是依据预测的（）原理，在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的同归方程，并将同归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量变化的预测方法。
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回归分析不必确定变量中哪个是自变量，哪个是因变量，其所涉及的变量可以都是随机变量
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在选定Y为响应变量后，选定了X1，X2，X3为自变量，并且用最小二乘法建立了多元回归方程。在MINITAB软件输出的ANOVA表中，看到P-Value=0.0021。在统计分析的输出中，找到了对各个回归系数是否为0的显著性检验结果。由此可以得到的正确判断是（）.
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相关分析与回归分析，在是否需要确定自变量和因变量的问题上（）。
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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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多元回归指多个自变量与一个因变量的变动分析。
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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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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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在直线回归分析中，两个变量是对等的，不需要区分因变量和自变量。（）
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在定性分析的基础上，先确定影响预测对象（因变量）的主要因素（自变量），然后根据这些自变量的观测值建立回归方程或模型，再由自变量的变化来推算因变量的变化的需求预测方法是（）。
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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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在线性回归分析中，只涉及一个自变量的回归称作（）；涉及多个自变量的回归称作（）。
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因果预测分析法是指分析影响产品销售量（因变量）的相关因素（自变量）以及它们之间的函数关系，并利用这种函数关系进行产品销售预测的方法，因果预测分析法最常用的是（）。
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在多元线性回归分析中，m个自变量对依变量的回归平方和UY/12···m占总平方和SSY的比率叫做。
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回归分析中按照自变量和因变量的关系类型可以分为（ ）
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在定量分析的基础上，先确定影响预测对象（因变量）的主要因素（自变量），然后根据这些自变量的观测值建立回归方程或模型，再由自变量的变化来推算因变量的变化的需求预测方法是（）
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自变量是数值变量，因变量是虚拟变量（即有两类的分类变量)时，可以作相关与直线回归分析。（)
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【多选题】回归分析中按照自变量和因变量的关系类型可以分为（）
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回归分析按自变量的个数可分为（）
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在进行回归分析时,要求自变量是____的,而因变量是____
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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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