常见的用于预测 Y 为分类变量的回归方法有（）

自变量x与因变量y的数据如下表所示，一元线性回归预测模型中的系数a为() 在回归分析中，就两个相关变量与而言，变量y倚变量x的回归和倚变量y变量x的回归所得的两个回归函数是不同的，这种不同表现在 二元自回归分析预测模型有()个变量 自变量x与因变量y的数据如下表所示，一元线性回归预测模型中的系数b为() 回归分析预测法是指在分析市场现象的（）之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化，预测因变量在预测期的变化结果的方法 回归分析预测法是在分析市场现有自变量与因变量之间相互关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回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。（） 分类和回归都可用于预测，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。 分类和回归都可用于预测,分类的输出是连续数值,而回归的输出是离散的类别值 分类和回归都可用于预测，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值（） 关于一元线性回归被解释变量y的个别值的区间预测，下列说法错误的是（　　）。 关于一元线性回归被解释变量y的个别值的区间预测，下列说法错误的是（　　）。 二元自回归分析预测模型有两个变量。() 回归分析方法中，按照输入变量个数分类，可分为()。 在医学研究中，采用多变量回归分析的主要目的是（） 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，建立变量之间的回归方程，并将回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。 在多元线性回归模型中，如果某解释变量对其他解释变量回归的决定系数接近于1，则表明模型中存在()。 在回归方程中，自变量均值为，给定自变量值X＝x0时，因变量均值为E（y0）。现利用回归方程对因变量进行预测，下列表述正确的是（　　）。 根据变量之间数量关系的不同，回归分析预测法又可分为线性回归分析预测和非线性回归分析预测。 直线回归分析中，应变量y又称为（） 直线回归分析中，应变量Y又称为