一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有（）。 <br/>I 多重共线性Ⅱ 自相关Ⅲ 异方差Ⅳ 样本容量有限

在现实中，多元线性回归分析比一元线性回归分析的使用更广泛。 在现实中，多元线性回归分析比一元线性回归分析的使用更为广泛。 通常线性回归分析预测是（）的预测方法，遇到非线性回归分析预测问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理 简述回归分析和一元线性、多元线性回归的定义？ 在多元线性回归分析中，t检验主要用来检验（）。 通常线性回归分析预测是最基本的预测方法，遇到非线性回归分析预测问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。 多元线性回归分析中，要求的条件有（）。 多元线性回归分析中的ESS反映了（ ） 回归分析中估计回归参数的方法主要有（ ）。 逐步回归分析法是多元线性回归的分析方法之一。 一般来说，股票市盈率的估计方法主要有()。Ⅰ.简单估计法Ⅱ.趋势预测法Ⅲ.回归分析法Ⅳ.线性插值法 在多元线性回归分析中，多重共线性是指模型中()。 一般来说，对股票市盈率的估计主要有简单估计法和回归分析法。（） MLlib中用于线性回归算法的包主要有() 工作遇到问题，下面三种情况，你一般会（） 通常（）是最基本的预测方法，遇到非线性回归分析预测问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。 回归分析预测法可以分为一元回归分析预测法和多元回归分析预测法；也可以分为线性回归预测和非线性回归预测。（） （）包涵一元线性回归、二元线性回归、多元线性回归和非线性回归。 影响因变量的因素通过多元线性回归分析，多元线性回归不仅涉及一个自变量，可能涉及多个自变量。（） 回归分析预测法可分为多元回归分析预测和非线性回归分析预测。