应用logistic回归模型要求因变量的类型是

在回归模型中，随机干扰项反映了自变量对因变量的影响。（ ） 在多元线性回归模型中，因变量对可看作是各个自变量的线性函数（） Logistic回归模型中的同一自变量的偏回归系数b和优势比OR之间的关系是（ ）。 在回归模型中，随机误差项反映了自变量对因变量的影响。 DW检验的假设条件有()。Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量Ⅱ.随机扰动项满足i=ρi-1+ViⅢ.回归模型含有不为零的截距项Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 DW检验的假设条件有（ ）。 Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量 Ⅱ.随机扰动项满足i=ρi-1+Vi Ⅲ. 回归模型含有不为零的截距项 Ⅳ. 回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 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()。   回归分析预测法是在分析市场现有自变量与因变量之间相互关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量。（） 回归分析预测是指在分析现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立数学模型，根据自变量的变化对因变量进行预测。 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 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（）。   回归分析对资料的要求是，自变量可以控制的变量，而因变量则是()。 logistic回归建模中，自变量为分类变量时，需要怎么处理（） DW检验的假设条件有（　　）。Ⅰ．回归模型不含有滞后自变量作为解释变量Ⅱ．随机扰动项满足mi＝rmi－1＋niⅢ．回归模型含有不为零的截距项Ⅳ．回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 回归分析中，自变量和因变量的性质是( ) Logistic回归对有序自变量应如何处理？ DW检验的假设条件有（ ）。Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量Ⅱ.随机扰动项，满足μi=ρμi-1+viⅢ.方回归模型含有不为零的截距项Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 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. DＷ检验假设条件为解释变量Ｘ为非随机变量，随机扰动项满足一阶自回归形式并且回归模型中含有滞后因变量作为解释变量，且回归模型不含有不为零的截距项（） DＷ检验假设条件为解释变量Ｘ为非随机变量，随机扰动项满足一阶自回归形式并且回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量，且回归模型含有不为零的截距项（）