中国大学MOOC: 在仅含虚拟变量的一元回归模型中，若重新设置被省略的状态，改变虚拟变量的定义，则以下说法正确的是：

一元自回归分析预测模型只有一个变量。() 中国大学MOOC: 回归模型建立的步骤有 中国大学MOOC: 回归分析过程中，检验回归模型是否合理应该通过 中国大学MOOC: 虚拟变量仅可作为解释变量，不能作为被解释变量。 中国大学MOOC: 非线性回归模型都要转化为线性回归模型来求解。 下列回归模型中，属于一元线性回归模型的是（）。 下列回归模型中，属于一元线性回归模型的是()。 下列回归模型中， 属于一元线性回归模型的是() 中国大学MOOC: 虚拟变量只能取值0或者1 当回归模型中解释变量彼此正交时,多元回归估计量与一元回归模型的估计量相同 中国大学MOOC: 1. 若对一元回归模型做GQ检验，按解释变量递增的顺序对样本进行排序，计算得统计量F值等于10.52，且第一段回归的残差平方和大于第二段回归的残差平方和。F分布的临界值为2.98，那么模型中（ ） 中国大学MOOC: 在一元线性回归分析中，用于回归参数估计的常用方法是最小二乘法，其基本要求是： 中国大学MOOC: 虚拟变量的个数一般比定性变量的状态个数少1。 只含有一个解释变量的线性总体回归模型简称一元线性回归模型或: 简单线性回归模型|简单非线性回归模型|线性回归模型|非线性回归模型 r为一元线性回归模型中自变量x与因变量y的相关系数，下列模型错误的是（）。   以Y为因变量、X为自变量，建立一元线性回归模型Y=β0+β1X+ε。关于该回归模型的说法()。   只涉及一个自变量的一元线性回归模型可以表示为（） 自变量x与因变量y的数据如下表所示，一元线性回归预测模型中的系数a为() 中国大学MOOC: 多元线性回归模型的基本假设要求每一个解释变量都与随机误差项不相关 中国大学MOOC: IS-LM模型假定（ ）为外生变量。