在数据分析方法中我们将其中的一个变量视为自变量，另一个变量视为应变量，确定了两个变量的关系后，研究人员能够通过改变自变量来预测应变量的变化，这种分析方法是（　）。

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。（） 分析研究两个变量之间关系密切程度，通过对其中一个变量的观察控制，去估计控制另一个变量的数值，以达到保证产品质量的目的。这种统计分析方法，称为排列图法（） 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。（） 方差分析是检验的推广，一般用于处理自变量是一个定类变量和因变量是一个定距变量之间的关系 在回归分析中,用来预测或解释另一个变量的一个或多个变量称为 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（）。 回归分析中，用来预测或用来解释另一个变量的一个或多个变量成为 若考察两个变量的相关程度，其中一列变量是连续变量，另一列分类变量时，应使用（ ）。 双因素方差分析涉及一个数值型自变量。() 一个研究全天气温变化的实验中，自变量和因变量是（） 一个因变量与多个自变量的依存关系是 指针变量是把内存中另一个数据的（ ）作为其值的变量。 两个变量中不论假定哪个变量为自变量，哪个为因变量，都只能计算一个相关系数。() 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？ （）是指操纵一个或一个以上的变量，借此衡量自变量与因变量间的因果关系。 一个研究全天气温变化的实验中，自变量和因变量各是()。 一个研究全天气温变化的实验中,自变量和因变量各是【 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。（ ） （）可用来解释一个或多个自变量与一个或多个因变量之间的关系。 （ ）的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个自变量后都要进行F检验，当原来引入的自变量由于后面自变量的引入变得不再显著时，则将其删除，以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量