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（）

当自变量x的值增加，因变量y的值也随之增加，两变量之间存在着 当自变量x的值减少，而因变量y的值增加，则两变量之间存在着( ) 如果自变量x的数值增加,因变量y的数值反而减少,这种关系称为负相关 因变量Y的变化在多大程度上来自自变量x的有效性，这是（ ）。 直线趋势法公式Y=α+bX中，X代表时间，是因变量。（） 　　名词解释:因变量 （）的显著性检验就是要检验自变量x对因变量y的影响程度是否显著。 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 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()。   直线趋势法公式Y=a+bX中，X代表时间，是因变量。 教育工作者通过控制和操纵自变量，观测因变量，以检验假设的是（ ） 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（　　）。 自变量x与因变量y的数据如下表所示，一元线性回归预测模型中的系数a为() 在回归分析中，用来预测或解释因变量的变量称为()   自变量x与因变量y的数据如下表所示，一元线性回归预测模型中的系数b为() 用于检验解释变量x和被解释变量y之间的线性关系是否显著的是 x变量与y变量的相关系数γ=－0．85。这说明随着x变量的增大，y变量（） 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 在研究自变量X与因变量Y之间的线性相关关系时，相关系数r>0时，表示两个变量(　　)。 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