信用评分模型回归方程中各特征变量的权重随时发生变化。（　　）

在直线回归方程中，两个变量x和y（） 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。 在直线回归分析中，确定直线回归方程的两个变量必须是()。 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（） 当比较具有相同自变量的多个回归方程时，F值越高说明模型越适用（假设所有回归假设都成立）。 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（　　）。 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。 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。（） 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 在回归方程中，变量X和Y的相关系数为0，将变量X和Y都转换成Z分数。则此时回归方程与横坐标的夹角为（　　） 在多元线性回归分析中，增加解释变量的个数会使回归方程的R2变大。 样本可决系数高的回归方程一定比样本可决系数低的回归方程更能说明解释变量对被解释变量的解释能力。 在回归分析中，根据样本数据求出的回归方程的估计称为估计的回归方程 在回归分析中，就两个相关变量与而言，变量依变量的回归和变量依变量的回归所得的两个回归方程是不同的，这种表现在（ ） 通过变量标准化计算得到的回归方程称为() ()是对有相关关系的现象，根据其关系的形态找出一个合适的数学模型，即建立回归方程，来近似地表达变量间的平均变化关系，以便依据回归方程对未知的情况进行估计和预测。 那种由于其他变量的变化而导致自身发生变化的变量叫做因变量。