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多重线性回归分析可以使用哪些类型的自变量?
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多重线性回归分析可以使用哪些类型的自变量?
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按照涉及自变量的多少,可以将回归分析分为( )
在多元线性回归中,筛选自变量应注意哪些问题,怎样进行筛选?
多元线性回归的模型假设中,要求各自变量
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()
回归分析对资料的要求是,自变量可以控制的变量,而因变量则是()。
在回归分析中,自变量为(),因变量为()。
只涉及一个自变量的一元线性回归模型可以表示为()
只涉及一个自变量的一元线性回归模型可以表示为()。
回归分析法按自变量个数的多少划分,可以分为()。
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
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________。
直线回归分析时怎样确定自变量和因变量?
根据相关关系中自变量的不同,相关回归分析预测法可以分为()、()、()等几种主要类型
多重线性回归分析中的共线性是指( )。
一元线性回归预测法中,自变量和因变量的个数之和是( )。
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。( )
多重线性回归分析中,要描述回归方程,应采用()
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。( )
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