时间序列有两个变量，自变量是各时点所对应的数量和数值，因变量是时间。

当自变量按一定数量变化时,因变量也大致按照一个固定的量变化,这时两个变量之间存在着() 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 在变量赋值方法I中,引数（自变量）A对应的变量是（） 在变量赋值方法Ⅰ中，引数（自变量）I对应的变量是（） （单选题） 当自变量按一定数量变化时，因变量也大致按照一个固定的量变化，这时两个变量之间存在着（ ） 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（　）。 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。（ ） 在变量赋值方法I中，引数（自变量）Z对应的变量是（）。 在变量赋值方法I中，引数（自变量）C对应的变量是（）。 在变量赋值方法I中，引数（自变量）B对应的变量是（）。 在变量赋值方法I中，引数（自变量）K对应的变量是（）。 在变量赋值方法I中，引数（自变量）E对应的变量是（）。 在变量赋值方法I中，引数（自变量）H对应的变量是（） 在变量赋值方法I中，引数（自变量）F对应的变量是（）。 在变量赋值方法I中，引数（自变量）M对应的变量是（）。 在变量赋值方法I中，引数（自变量）I对应的变量是（）。 在变量赋值方法I中,引数（自变量）Z对应的变量是（） 在变量赋值方法I中,引数（自变量）M对应的变量是（） 在变量赋值方法I中,引数（自变量）E对应的变量是（）