多元线性回归分析的目的是从组成回归方程的所有自变量中选择哪种自变量?()

一般情况下，多元线性回归方程中，某个自变量的t检验的概率P<α=0.05,则可得出结论（） 多重线性回归分析中，要描述回归方程，应采用（） 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 对于多元线性回归方程，回归方程标准差的计算公式中所使用的自由度为（ ）。 对于多元线性回归方程，回归方程标准差的计算公式中所使用的自由度为（） 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（） 回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，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，预测（）在预测期的变化结果的方法 逐步回归分析中，事先确定自变量的纳入水准，然后逐个纳入回归方程的方法为（）。 多元线性回归的模型假设中，要求各自变量 多元线性回归方程假设检验，无效假设是（）。 多元线性回归方程假设检验，无效假设是（） 当比较具有相同自变量的多个回归方程时，F值越高说明模型越适用（假设所有回归假设都成立）。 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（） 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 回归分析预测法，是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的()，并将回归方程作为预测模型。 在回归方程中，自变量均值为，给定自变量值X＝x0时，因变量均值为E（y0）。现利用回归方程对因变量进行预测，下列表述正确的是（　　）。 多元线性回归模型的（），又称为回归方程的显著性检验或回归模型的整体检验。 多元线性回归模型的（　　），又称为回归方程的显著性检验或回归模型的整体检验。 如果对线性回归方程检验不能通过，就不能用所建立的回归方程进行分析。 在多元线性回归分析中，不需要进行自变量间的多重共线性检验。（ ）