回归方程反映了变量间的

通过变量标准化计算得到的回归方程称为() 在直线回归分析中，确定直线回归方程的两个变量必须是()。 多元线性回归分析的目的是从组成回归方程的所有自变量中选择哪种自变量?() 一元线性回归方程可主要应用于()。 I.对回归方程的各参数进行显著性检验 II.描述两个指标变量之间的数量依存关系 Ⅲ.利用回归方程进行预测 IV.利用回归方程进行统计控制   回归分析的对象是定距层次的变量，它的中心问题是建立回归方程，而建立回归方程的基础是最小二乘法。() 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。（） 利用一个回归方程,两个变量可以互相推算。（??? ） 有n对变量值(Xi，yi)建立直线回归方程，要求 利用一个回归方程，两个变量可以互相推算（） 直线回归方程（） 回归方程表示（　　） 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（　　）。 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。(　　) 通过建立回归方程可表达两个具有线性相关变量间的定量关系，操作步骤 在回归方程中，变量X和Y的相关系数为0，将变量X和Y都转换成Z分数。则此时回归方程与横坐标的夹角为（　　） 在回归分析中，就两个相关变量与而言，变量依变量的回归和变量依变量的回归所得的两个回归方程是不同的，这种表现在（ ） 在回归分析中，根据样本数据求出的回归方程的估计称为估计的回归方程 在多元线性回归分析中，增加解释变量的个数会使回归方程的R2变大。 回归方程可用于 已知某一直线回归方程的样本可决系数为0.81，则解释变量与被解释变量间的相关系数为（）