在回归分析中如果自变量个数超过15个不会出现模型失真情况，也就是自变量个数不会影响模型预测准确度

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________。 多元线性回归的模型假设中，要求各自变量 一元回归分析是指一个自变量与一个依变量的回归分析 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。（） 有学者认为, 大数据的长项是对资料进行相关分析，而不用进行详尽的因果分析。但对此，学界尚有争议。因果关系需要两个变量在统计上有相关性，在时间上有先后顺序，即自变量在前，因变量在后；在逻辑上自变量的发生导致因变量的发生，即如果自变量没出现则因变量也不会出现。在传统的回归分析中，统计学注重对假设的检验和模型的显著性，但是在大数据时代，机器学习采用交叉验证的方法，根据结果的准确程度来判断模型好坏，不会深 一元线性回归预测法中，自变量和因变量的个数之和是（   ）。 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。（ ） 没有截距项的线性回归模型中包含一个定性变量，并且该变量有3个特征，则在回归模型中，可引入虚拟变量的个数为()。 影响因变量的因素通过多元线性回归分析，多元线性回归仅涉及一个自变量，不可能涉及多个自变量。（） 如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为？ 在回归模型中，随机干扰项反映了自变量对因变量的影响。（ ） 回归分析预测是指在分析现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立数学模型，根据自变量的变化对因变量进行预测。 如果回归模型中，残差与自变量等级相关系数显著，则认为存在异方差。（） 回归分析预测法是在分析市场现有自变量与因变量之间相互关系的基础上，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。（） 回归分析法有多种类型，依据相关关系中自变量个数不同分类，可分为（）。 如果研究的因果关系只涉及一个因变量和一个自变量，这种回归分析法称为（）。 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（　　）。 直线相关与回归分析中，自变量x选定原则