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用于两个变量接近线性关系场合的（），即只有一个自变量的线性回归。
A、一元线性回归
B、二元线性回归
C、多元线性回归
D、非线性回归
时间：2021-12-30 10:48
关键词：
信息分析
大学试题
答案解析
A
相关问题
一元线性回归方程可用来描述两指标变量之间的数量依存关系。（ ）
线性回归方程的t检验是对每个自变量与因变量的相关关系的显著性检验
根据模型中变量之间的关系又可分为线性回归分析和 。
在多元回归模型的检验中，目的是检验每一个自变量与因变量在指定显著性水平上是否存在线性相关关系的检验是（ ）
两个变量间的线性相关关系愈不密切，样本相关系数r值就愈接近（）
最新问题
一元线性回归分析预测法涉及的自变量有（ ）个。
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（ ）。
多重线性回归分析中，能直接反映自变量解释因变量变异百分比的指标为（）。
多重线性回归分析中，若对某一自变量的值加上一个不为零的常数K,则有（）。
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。（）
在多元回归模型的检验中，目的是检验每一个自变量与因变量在指定显著性水平上是否存在线性相关关系的检验是（）
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。
用于两个变量接近线性关系场合的（），即只有一个自变量的线性回归。
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。
对X、Y两个变量作线性回归分析的条件之一是（）。
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