为了推断自变量是否对应变量有显著影响，应对回归参数进行（）

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。（） 在对一元线性回归方程进行显著性检验时，如果（），则拒绝原假设，认为自变量x对因变量y有显著影响。 在多元线性回归模型中，若自变量xi对因变量y的影响不显著，那么它的回归系数βi的取值. 总体回归函数给出了对应于每个自变量的因变量的值。（） 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。（） 方差分析师通过检验总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响（） 方差分析师通过检验总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响（） 多重线性回归相比较，以下说法正确的是（ ）。: Logistic回归回归系数和模型的假设检验不可采用方差分析 Logistic回归的反应变量必须是分类变量 Logistic回归的自变量既可以是分类变量，也可以是定量变量 Logistic回归系数的估计方法采用最大似然估计 Logistic回归要求反应变量与自变量之间存在非线性关系 相关分析与回归分析，在是否需要确定自变量和因变量的问题上（???）。 根据自变量个数直线回归分析可以分为很多种，其中自变量有多个时称为（） 在回归分析中，自变量为()，因变量为()。 在回归分析当中，（）代表了自变量和因变量之间最强的相关关系 Cox回归的自变量要求（）。 以每日吸烟量为自变量χ，肺组织中DNA加合物含量为应变量Y进行直线回归分析，则要求 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？ 多元线性回归分析的目的是从组成回归方程的所有自变量中选择哪种自变量?() （ ）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 以下哪项是回归分析的缺点。I.回归分析要求大量和正确的数据II.使用者必须评估自变量与应变量之间的关系是合理的III.回归分析局限于使用一个自变量IV.回归分析会受异常数据点的影响（）