多元线性回归分析所用的自变量和因变量必须是连续变量。()

在回归分析中，自变量为()，因变量为()。 回归分析是多元分析中一种常用方法，它认为因变量和自变量都是随机的（） 在回归分析中，定义的自变量和因变量都是随机变量。（ ） 一元线性回归预测法中，自变量和因变量的个数之和是（   ）。 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 在回归分析中，不需要区分自变量和因变量（） 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 依据自变量和因变量之间的相关关系不同，可分为一元回归分析方法和多元回归分析方法。 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。 相关分析与回归分析，在是否需要确定自变量和因变量的问题上（???）。 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. 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()。 回归分析的定量分析依据是因变量和自变量的纵向资料。（1.0分） 在回归分析当中，（）代表了自变量和因变量之间最强的相关关系 在回归分析中，描述因变量如何依赖自变量和误差项的方差称为（） 在直线回归分析中，两个变量是对等的，不需要区分因变量和自变量。 在直线回归分析中，两个变量是对等的，不需要区分因变量和自变量。（） 在直线回归分析中，两个变量是对等的，不需要区分因变量和自变量。（） 在回归分析中，自变量同因变量的地位不同，两变量x和y中，y对石回归和x对y回归（）。 在回归分析中，自变量同因变量的地位不同，两变量x和y中，y对x回归和x对y回归（）。