检验回归方程中自变量X是否对因变量Y具有显著影响的一个最常见方法是（）

自变量X、依变量Y的单位改变的时候，一元线性回归方程保持不变。（） 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. 相对于一元线性回归分析，以下说法正确的是?(?????)。: 两变量之间必须明确哪个是自变量，哪个是因变量 可能存在着y依x和x依y的两个回归方程 回归系数只有正号 确定回归方程时，尽管两个变量也都是随机的，但要求自变量是给定的 计算回归方程时，因变量是随机的，而自变量不是随机的，是给定的数值。 在线性回归方程中: 回归系数只能取正值|回归系数可以取正值，也可以取负值|必须确定自变量和因变量|要求两个变量都是随机变量|要求因变量是随机的，而自变量是给定的数值 对以X为自变量，Y为因变量作线性回归分析时，下列正确的说法是 一元线性回归方程中，回归系数表示自变量每变动一个单位时因变量的平均变动值（） 在一元性线回归方程y=a+bx中，（）表示当自变量每增减一个单位时，因变量的平均增减量。 在直线回归方程中，两个变量x和y（） 在一元线性回归方程中，回归系数表示自变量每变动一个单位时，因变量的平均变动值（） 两个正态双变量资料，自变量记为X，因变量记为Y，进行回归分析，回归系数为0.2，经统计学检验，P 两个正态双变量资料,自变量记为X,因变量记为Y,进行回归分析,回归系数为0.2,经统计学检验,P 两个正态双变量资料，自变量记为X，因变量记为Y，进行回归分析，回归系数为0.2，经统计学检验P 求得两变量X和Y的线性回归方程后，对回归系数作假设检验是为了（） 一元线性回归模型 Y= β0+β1X +ε中反映除自变量之外的随机因素对因变量的影响是（）   一元线性回归模型 Y= β0+β1X +ε中反映除自变量之外的随机因素对因变量的影响是 回归方程的假设检验，P<0.05时，可认为两变量X，Y间（） 在回归模型中，随机干扰项反映了自变量对因变量的影响。（ ） 求得两变量X和Y的线性回归方程后，对回归系数作假设检验的目的是（）。 在一元线性回归模型中,随机误差项反映的是除了自变量X以外其他所有因素对因变量Y的影响