如果有三个变量，并且自变量为分类变量，散点图可以通过对点的形状或者点的颜色来区分

研究变量包括自变量、因变量（） 研究变量包括自变量、因变量。 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。（） 如果要研究两个自变量对因变量的解释量，应选用的统计方法是 下列哪种自变量属于环境自变量?（　　） 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（　）。 以下哪个语句，可以实现定义三个整型变量，并为三个变量赋初值为5（） logistic回归建模中，自变量为分类变量时，需要怎么处理（） 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。（） 可以通过观测因变量y和解释变量x的散点图初步判别是否具有异方差（） 统计分析变量有: 两变量|单变量|多变量|自变量 种类自变量的有：课题方面的自变量、（）、被试变量和暂时的被试变量 在变量赋值方法Ⅰ中，自变量地址可以是（）。 在变量赋值方法Ⅱ中，自变量地址可以是（） 如果自变量无法改变或控制因变量，我们称之为（） 在含有截据项的模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定：如果有M个互斥的属性类型，则在模型中引入个虚拟变量。 从实验变量角度实验设计涉及三个基本问题：实验采用多少（）和（）？各自变量内又采用多少（）？如何将（）分配到各自变量的各处理水平中？ 在数量上表现为现象依存关系的两个变量，通常称为自变量和因变量。自变量是作为的变量，因变量是随的变化而发生相应变化的变量 在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定： 如果有m种互斥的属性类型，在模型中就引入m个虚拟变量。（2.0分） 一项实验中至少要有两个变量：自变量和因变量。()