确定影响产品销售量（因变量）的相关因素（自变量）以及它们之间的函数关系，并利用这种函数关系进行产品销售预测的方法指的是（）。

研究变量包括自变量、因变量（） 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。（） （名词解析） 自变量与因变量 　　如何理解自变量和因变量? 如何理解自变量和因变量 在（）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 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。（） 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。( ) 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( ) 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。 因变量，是因某种因素改变（自变量）而产生的实验结果（） 除了实验变量外，还有一些自变量可能影响因变量而干扰实验结果，这些干扰实验结果的自变量，称为（） 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。() 度量了因变量与k个自变量的总体相关程度的指标为()。 在回归分析中，自变量为()，因变量为()。 在回归模型中，随机干扰项反映了自变量对因变量的影响。（ ） 随着自变量的变化而出现变化的变量叫做因变量。（） 当自变量X与因变量Y之间的相关程度r为负时，说明（） 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 度量了因变量与k个自变量的总体相关程度的指标为(  )。