在回归模型中，随机干扰项反映了自变量对因变量的影响。（ ）

回归模型中的随机误差项，代表除自变量以外的其他一切被忽略的因素导致的因变量变化。   回归模型中的随机误差项，代表除自变量以外的其他一切被忽略的因素导致的因变量变化。 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. 在回归分析中，自变量为()，因变量为()。 DW检验的假设条件有（ ）。Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量Ⅱ.随机扰动项，满足μi=ρμi-1+viⅢ.方回归模型含有不为零的截距项Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 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 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。 回归分析中，自变量和因变量的性质是( ) 在回归分析中，要求自变量是________，因变量是________。 DW检验的假设条件有（）。<br/>Ⅰ．回归模型不含有滞后自变量作为解释变量<br/>Ⅱ．随机扰动项满足mi＝rmi－1＋ni<br/>Ⅲ．回归模型含有不为零的截距项<br/>Ⅳ．回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 DW检验的假设条件有（　　）。I回归模型不含有滞后自变量引作为解释变量Ⅱ随机扰动项满足μi=ρμi-1+υiⅢ回归模型含有不为零的截距项IV回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 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。 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（） 在回归分析中，描述因变量如何依赖自变量和误差项的方差称为（） DＷ检验假设条件为解释变量Ｘ为非随机变量，随机扰动项满足一阶自回归形式并且回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量，且回归模型含有不为零的截距项（） 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。（） 在回归分析中，自变量同因变量的地位不同，两变量x和y中，y对x回归和x对y回归（）。 在回归分析中，自变量同因变量的地位不同，两变量x和y中，y对石回归和x对y回归（）。 DW检验的假设条件有（）。<br/>I回归模型不含有滞后自变量引作为解释变量<br/>Ⅱ随机扰动项满足μi=ρμi-1+υi<br/>Ⅲ回归模型含有不为零的截距项<br/>IV回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 直线回归分析时怎样确定自变量和因变量？