线性回归分析中，因变量y的总体变异分解可能会出现的结果是（）。

一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程。（ ） 在多元线性回归模型中，若自变量xi对因变量y的影响不显著，那么它的回归系数βi的取值. 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()。   一元线性回归模型Y=β0+β1X+ε中，反映由自变量变化引起的因变量线性变化的是（） 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，自变量为()，因变量为()。 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b为() 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（） 回归分析中，自变量和因变量的性质是( ) 在回归分析中，要求自变量是________，因变量是________。 一元线性回归模型Y=β₀+β₁X+ε中，反映由自变量变化引起的因变量线性变化的是（ ）   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（）。   一元线性回归预测法中，自变量和因变量的个数之和是（   ）。 在回归分析中，用来预测或解释因变量的变量称为()   一元线性回归模型 Y= β0+β1X +ε中反映除自变量之外的随机因素对因变量的影响是 一元线性回归模型 Y= β0+β1X +ε中反映除自变量之外的随机因素对因变量的影响是（）   在回归分析中，不需要区分自变量和因变量（） 在一元线性回归模型中,随机误差项反映的是除了自变量X以外其他所有因素对因变量Y的影响 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 在回归分析中，定义的自变量和因变量都是随机变量。（ ）