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。
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。（）
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（）。
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（）。
回归分析中，自变量与因变量之间的关系函数表达式属于（）
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。（）
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（）
在因变量的总离差平方和中，如果回归和所占的比例越大，则两变量之间（）
在因变量的总离差平方和中，如果回归平方和所占的比例越小，则自变量和因变量之间相关程度越（）
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。
在回归分析中，要求所涉及的两个变量和（）
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？（）
在回归分析中，自变量同因变量的地位不同，两变量x和y中，y对石回归和x对y回归（）。
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。（）
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。
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。
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
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（ ）。
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。（ ）
在回归分析中，就两个相关变量与而言，变量依变量的回归和变量依变量的回归所得的两个回归方程是不同的，这种表现在（ ）。
回归分析方法：(甲)编制相关图表(散点图、依存关系分析表)；(乙)计算相关系数，反映变量之间相关的密切程度和相关方向；(丙)建立回归方程，进行估计预测。
在回归分析中，描述因变量Y如何依赖于自变量x和误差项的方程称为
（）进一步拓展了平衡表法，它在自变量和因变量相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并进一步预测
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。（）
