在预测模型中，影响因素(自变量)和价格(因变量)的时间几乎是同步发生的。( )

在回归模型中，随机误差项反映了自变量对因变量的影响。 一元线性回归预测法中，自变量和因变量的个数之和是（   ）。 　　如何理解自变量和因变量? 如何理解自变量和因变量 在预测内自变量未知，预测因变量的值，我们称之为无条件预测。（）（） 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。 研究变量包括自变量、因变量。 研究变量包括自变量、因变量（） 回归分析法也称相关分析法，它是依据预测的（）原理，在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的同归方程，并将同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变化的预测方法。 通过寻找变量之间的因果关系，分析自变量对因变量的影响程度，进而对未来进行预测的方法是（） 方差分析的前提是因变量的变异完全是由于自变量和对自变量每一类都有影响的因素决定的。() 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。（） 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() 利用回归方程，预测期内自变量已知时，对因变量进行的估计和预测通常分为（ ）。 回归分析中，自变量和因变量的性质是( ) 关于自变量和因变量，下列说法错误的是（）。 双对数模型中的斜率表示因变量对自变量的弹性。（ ） 在预测内自变量已知时，预测因变量的值，我们称之为有条件预测。（ ） 一元线性回归模型 Y= β0+β1X +ε中反映除自变量之外的随机因素对因变量的影响是 一元线性回归模型 Y= β0+β1X +ε中反映除自变量之外的随机因素对因变量的影响是（）