建立线性回归分析表达式的最佳方法是（）。
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简述多远线性回归分析方法的具体步骤
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线性回归分析中的回归平方和是指（）
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线性回归是对两个具有（）的数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程。
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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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一般地，在一元线性回归分析过程中，回归分析是建立一系列假设基础上的，这些假设为（）
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（）是在掌握大量观察数据基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式。
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只有一个解释变量的线性回归分析称一元线性回归分析，含有多个解释变量的线性回归分析称多元线性回归分析。（）
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采用一元线性回归的方法分析预测规划期城市人口规模的主要依据是（）。
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简单线性回归分析的特点是（）。
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如果对线性回归方程检验不能通过，就不能用所建立的回归方程进行分析。
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一元线性回归最小二乘估计的表达式是什么？
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线性回归是对任意两个数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程，从而对该指标进行预测。 （ ）
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如果公司想以线性多元回归分析以及包含在其中的内在假设为基础建立预测模型，涉及的科学是：（）
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回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ）。
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在Excel中，一共提供了9个函数用于建立回归模型和回归预测，其中（）个函数用于一元线性回归分析，（）个函数用于多元回归分析。
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线性回归分析法最基本的形式是一元线性回归模型
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简单线性回归分析的特点是()
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线性回归分析中的回归平方和是指（ ）。
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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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【选择题】：多元线性回归中，可决系数是评价模型拟合优度好坏的最佳标准。（）
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六西格玛团队分析了过往车间产量(Y)与温度(X1)及反应时间(X2)的记录。建立了Y对于X1及X2的线性回归方程，并进行了ANOVA、回归系数显着性检验、相关系数计算等，证明选择的模型是有意义的，各项回归系数也都是显着的。下面应该进行：
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一般地，在作一元线性回归分析过程中，回归分析是建立在一系列假设基础上的，这些 假设包括（）。
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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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（)是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立变量与自变量之间的回归关系函数表达式。