在样本来量为n，自变量个数为3的线性回归方程的假设检验中，回归变异和剩余变异的自由度分别为( )

求得两变量X和Y的线性回归方程后，对回归系数作假设检验是为了（） 多元线性回归方程假设检验，无效假设是（）。 多元线性回归方程假设检验，无效假设是（） 回归分析预测法是在分析市场现有自变量与因变量之间相互关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回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。（） 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（　　）。 求得两变量X和Y的线性回归方程后，对回归系数作假设检验的目的是（）。 样本可决系数高的回归方程一定比样本可决系数低的回归方程更能说明解释变量对被解释变量的解释能力。 多元线性回归的模型假设中，要求各自变量 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 相对于一元线性回归分析，以下说法正确的是?(?????)。: 两变量之间必须明确哪个是自变量，哪个是因变量 可能存在着y依x和x依y的两个回归方程 回归系数只有正号 确定回归方程时，尽管两个变量也都是随机的，但要求自变量是给定的 计算回归方程时，因变量是随机的，而自变量不是随机的，是给定的数值。 一般情况下，多元线性回归方程中，某个自变量的t检验的概率P<α=0.05,则可得出结论（） 一元线性回归预测法中，自变量和因变量的个数之和是（   ）。 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（ ）。 估计的线性回归方程 在线性回归方程中（ ） 回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化，预测（）在预测期的变化结果的方法 一元线性回归方程可以应用于：描述两指标变量之间的数量依存关系;利用回归方程进行预测，把预报因子代入回归方程可对预报量进行估计;利用回归方程进行统计控制，通过控制X的范围来实现指标r统计控制的目标。(　　) 有n对变量值(Xi，yi)建立直线回归方程，要求 逐步回归分析中，事先确定自变量的纳入水准，然后逐个纳入回归方程的方法为（）。