有序logistic回归模型中自变量的取值必须按顺序排列

线性回归和logistic回归模型最大的区别在于因变量的类型不同 在回归模型中，随机干扰项反映了自变量对因变量的影响。（ ） 逻辑回归（Logistic Regression）是对数几率回归，属于广义线性模型（GLM），它的因变量（） 在回归模型中，随机误差项反映了自变量对因变量的影响。 判断回归模型中自变量间是否彼此相关的方法步骤为（） 逐步回归分析中，当模型中引入新的自变量，则（）。 在多元线性回归模型中，因变量对可看作是各个自变量的线性函数（） 总体回归函数给出了与自变量每个取值相对应的应变量的值 在回归分析中如果自变量个数超过15个不会出现模型失真情况，也就是自变量个数不会影响模型预测准确度 Logistic回归分析的应变量为分类型变量 在回归估计中，给定自变量的取值，求得的置信区间与预测区间相比 直线相关与回归分析中，自变量X选定原则直线相关与回归分析中，自变量X选定原则（） 在回归分析中，自变量为()，因变量为()。 DW检验的假设条件有（ ）。 Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量 Ⅱ.随机扰动项满足i=ρi-1+Vi Ⅲ. 回归模型含有不为零的截距项 Ⅳ. 回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 DW检验的假设条件有()。Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量Ⅱ.随机扰动项满足i=ρi-1+ViⅢ.回归模型含有不为零的截距项Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 r为一元线性回归模型中自变量x与因变量y的相关系数，下列模型错误的是（）。   以Y为因变量、X为自变量，建立一元线性回归模型Y=β0+β1X+ε。关于该回归模型的说法()。   多元线性回归分析所用的自变量和因变量必须是连续变量。() 对于一元线性回归模型，如果自变量是显著的，那么自变量所对应的系数应该显著的不为0。（ ） 回归分析中，自变量和因变量的性质是( )