当因变量为0-1变量时，不能使用线性概率模型

一元线性回归模型Y=β0+β1X+ε中，反映由自变量变化引起的因变量线性变化的是（） 当因变量为非时间的连续性变量时，可使用哪些分析方法（） 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。() 线性回归和logistic回归模型最大的区别在于因变量的类型不同 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() 当自变量和因变量都是分类变量时，适用那种统计方法进行分析：() 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() 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()。   一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程。（ ） 一元线性回归模型Y=β₀+β₁X+ε中，反映由自变量变化引起的因变量线性变化的是（ ）   下列情况中，可能存在多重共线性的有（ ）。 Ⅰ.模型中各对自变量之间显著相关 Ⅱ.模型中各对自变量之间显著不相关 Ⅲ.模型中存在自变量的滞后项 Ⅳ.模型中存在因变量的滞后项 逻辑回归（Logistic Regression）是对数几率回归，属于广义线性模型（GLM），它的因变量（） 当自变量的确造成了因变量的变化，而不是其他的因素造成了因变量的变化，我们就说这种因变量是( ) 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 关于一元线性回归模型，下列说法正确的是（ ）。 Ⅰ.公式为:yt=bo+bl*xt+ut Ⅱ.公式为:Y=bo+bl*x Ⅲ.其中Xt表示自变量，yt表示因变量. Ⅳ.其中Xt表示因变量，yt表示自变量 数据轨迹不能展现自变量与因变量的关系。 数据轨迹不能展现自变量与因变量的关系（） 影响因变量的因素通过多元线性回归分析，多元线性回归不仅涉及一个自变量，可能涉及多个自变量。（） 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. Cox比例风险模型以（）作为预测模型的因变量