线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。（ ）

多元线性回归模型中，如果方程的总体线性关系是显著的，并不能说明每个解释变量对被解释变量的影响都是显著的，必须对每个解释变量进行显著性检验。（ ） 若假定t期解释变量观测值与同期被解释变量希望达到水平之间存在线性关系，则这种理论假定属于（） 如果两个变量之间的内在关系是非线性关系，我们可以把一个非线性关系转化为线性回归关系（） 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（） 线性回归分析模型的F检验是检验每个X和因变量Y之间的线性关系显著性。 在模型的设定过程中，省略了重要的解释变量，或者由于变量间为非线性关系而设定为线性关系从而导致异方差的产生。 一元线性回归中,相关系数为时,表明变量间无线性关系（） 回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ） Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系 Ⅱ.随机误差项服从正态分布 Ⅲ.各个随机误差项的方差相同 Ⅳ.各个随机误差项之间不相关 用来表示只有一个自变量的线性回归,常用于两个变量接近线性关系的场合（） 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。（ ） 回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（  ）。I 被解释变量与解释变量之间具有线性关系Ⅱ 随机误差项服从正态分布Ⅲ 各个随机误差项的方差相同Ⅳ 各个随机误差项之间不相关 多元线性回归模型中解释变量之间的关系可能表现为（ ） 反映两个变量之间线性关系的密切程度的是（） 在模型的设定过程中，省略了重要的解释变量，或者由于变是间为非线性关系而设定为线性关系从而导致异方差的产生。（） 相关系数可以用于描述变量之间的非线性关系。（ ） 变量和变量之间通常存在（ ）Ⅰ.因果关系Ⅱ.确定性函数关系Ⅲ.相关关系Ⅳ.线性关系 r=0说明两个变量之间不存在线性关系。 —元线性回归模型yt＝α＋βxt＋μt，μt为残差项，是不能由xt和yt之间的线性关系所解释的变异部分。 分析两个变量之间的相关关系，通常通过（　　）来度量变量之间线性关系的相关程度。