在回归分析中，被预测或被解释的变量称为

线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。（ ） 线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果（） 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。（） 根据变量之间数量关系的不同，回归分析预测法又可叫做非线性回归分析预测（） 回归分析中，回归方程的截距项b。表示解释变量每增加一个单位，被解释变量相应地平均变化b0个单位。 回归分析中，回归方程的截距项b。表示解释变量每增加一个单位，被解释变量相应地平均变化b0个单位。 回归分析中，回归方程的截距项b。表示解释变量每增加一个单位，被解释变量相应地平均变化b0个单位（） 线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。（ ） 回归分析中，回归方程的截距项b0表示解释变量每增加一个单位，被解释变量相应地平均变化b0个单位。（） 回归分析中，回归方程的截距项b0表示解释变量每增加一个单位，被解释变量相应地平均变化b0个单位。（） 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（　　）。 回归分析预测法是指在分析市场现象的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，将回归方程作为预测模型，根据（）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 回归分析预测法是指在分析市场现象的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，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，预测（）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()，并将回归方程作为预测模型。 二元自回归分析预测模型有()个变量 对于相同的数据，被解释变量总体均值的预测区间长度将会()被解释变量个别值的预测区间长度。 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，建立变量之间的同归方程，并将同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。 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 回归分析中，回归方程的截距项b0表示解释变量每增加一个单位，被解释变量相应地平均变化b0个单位。（    ）