如果自变量x的数值增加,因变量y的数值反而减少,这种关系称为负相关

时间序列有两个变量，自变量是各时点所对应的数量和数值，因变量是时间（） 当自变量X与因变量Y之间的相关程度r为负时，说明（） 非线性关系是当自变量x变动时，因变量y随即变动。 非线性关系是当自变量x变动时，因变量y随即变动。（　　） 非线性关系是当自变量x变动时，因变量y随即变动。（） 非线性关系是当自变量x变动时，因变量y随即变动。（） 计算回归方程时，因变量是随机的，而自变量不是随机的，是给定的数值。 因变量Y的变化在多大程度上来自自变量x的有效性，这是（ ）。 （）的显著性检验就是要检验自变量x对因变量y的影响程度是否显著。 对以X为自变量，Y为因变量作线性回归分析时，下列正确的说法是 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（　　）。 研究变量包括自变量、因变量。 研究变量包括自变量、因变量（） 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()。   当自变量的数值发生变化,因变量的数值随之发生大致均等的变化时,在相关图形上近似表现为(     )。. 在线性回归方程中: 回归系数只能取正值|回归系数可以取正值，也可以取负值|必须确定自变量和因变量|要求两个变量都是随机变量|要求因变量是随机的，而自变量是给定的数值 当变量x值增加，变量y值也增加，这是（）相关关系；当变量x值减少，变量y值也减少，这是（）相关关系。 如果自变量无法改变或控制因变量，我们称之为（） 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() 混合模型是运用十分广泛的模型，在这种模型中具有提前性质的自变量数值和同步性质的自变量数值都比较容易确定。