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（）。
如果研究的因果关系只涉及一个因变量和一个自变量，这种回归分析法称为（）。
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（）.
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。
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。（）
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。（）
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。
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。（）
（）是将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法，又称主分量分析。
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。
经检验后，若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型中存在（）。
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。
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
回归分析中对相互联系的两个或多个变量可以区分为（）和（）。
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（）。
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。
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（）。
把多个变量化为少数几个综合变量的多元分析方法是（）。
一元线性回归方程中的回归系数表示：当自变量x变动一个单位时，因变量y平均改变的数量。（ ）
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。
逐步回归。为决定一个回归模型的“最优"解释变量集，研究者常用逐步回归的方法。在此方法中，既可采取每次引进一个x变虽逐步向前回归(stepwise forwardreg ression)的程序，也可先把所有可能的x变量都放在一个多元回归中，然后逐一地把它们剔除逐步向后回归(stepwise backwardreg ression)。加进或剔除一个变量，通常是根据F检验看它对ESS的贡献而作出决定的。根据你现在对多重共线性的认识，你赞成某种逐步程序吗？为什么？
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（）
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
