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。
对于服从双变量正态分布的资料，如果直线相关分析得出的r值越大，则经回归分析得到相应的b值（）
从相关关系中自变量的性质分类，相关回归分析可分为（）
对于一组服从双变量正态分布的资料，经直线相关分析得相关系数r>0，若对该资料拟合回归方程，则其回归系数6（）
回归分析是处理变量相关关系的一种统计技术。以下不属于变量的是（）
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（）
对于服从双变量正态分布的资料，如果直线相关分析得出的r值越大，则经回归分析得到相应的6值（）
对于服从双变量正态分布的资料，如果直线相关分析得出的r值越大，则经回归分析得到相应的b值（）。
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（）。
当一元线性回归分析中的相关系数γ=－0、952时，表明两个变量呈（）关系。
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。
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。
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
对于一组服从双变量正态分布的资料，经直线相关分析得相关系数r>0，若对该资料拟合回归方程，则其回归系数b（）
对于一组服从双变量正态分布的资料，经直线相关分析得相关系数r=0.9，对该资料拟合回归直线，则其回归系数b值（）
根据相关关系中自变量的不同，相关回归分析预测法可以分为（）、（）、（）等几种主要类型。
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。
当一元线性回归分析中的相关系数γ=－0.952时，表明两个变量呈（)关系。
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（）
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。（）
