在多元回归模型的检验中，目的是检验每一个自变量与因变量在指定显著性水平下是否存在线性相关关系的是（）

在多元回归中，若对某个自变量的值都增加一个常数，则相应的偏回归系数（ ）。 在spssmodeler中构建多元回归时，将全部自变量都选择的方法是（） 在多元回归模型中，进入模型的解释变量越多，模型会越好。（ ） 在多元回归模型中，进入模型的解释变量越多，模型会越好。（ ） 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。（） 整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的（） 整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。（ ） 影响因变量的因素通过多元线性回归分析，多元线性回归仅涉及一个自变量，不可能涉及多个自变量。（） 多元线性回归的模型假设中，要求各自变量 当回归模型中解释变量彼此正交时,多元回归估计量与一元回归模型的估计量相同 在估计出多元回归模型后，通常用F检验来说明被解释变量与每个解释变量间线性关系的显著性。 在多元回归模型巾，进入模型的解释变量越多，模型会越好。( ) 简单线性回归模型与多元回归模型的基本假设（） 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。 一元回归模型和多元回归模型的划分依据是 （ ）。 一元回归模型和多元回归模型的划分依据是 （ ）。   检验回归方程中自变量X是否对因变量Y具有显著影响的一个最常见方法是（） 检验回归方程中自变量X是否对因变量Y具有显著影响的一个最常见方法是（） 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（） —元回归模型和多元回归模型的划分依据是（）。