在回归分析中，被预测或被解释的变量被称为

线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。（ ） 回归分析中，用来预测或用来解释另一个变量的一个或多个变量成为 回归分析中，回归方程的截距项b。表示解释变量每增加一个单位，被解释变量相应地平均变化b0个单位。 回归分析中，回归方程的截距项b。表示解释变量每增加一个单位，被解释变量相应地平均变化b0个单位。 回归分析中，回归方程的截距项b。表示解释变量每增加一个单位，被解释变量相应地平均变化b0个单位（） 关于一元线性回归被解释变量y的个别值的区间预测，下列说法错误的是（　　）。 关于一元线性回归被解释变量y的个别值的区间预测，下列说法错误的是（　　）。 回归分析中，回归方程的截距项b0表示解释变量每增加一个单位，被解释变量相应地平均变化b0个单位。（） 回归分析中，回归方程的截距项b0表示解释变量每增加一个单位，被解释变量相应地平均变化b0个单位。（） 总体回归直线是解释变量取各给定值时被解释变量条件期望的轨迹 回归分析中，回归方程的截距项b0表示解释变量每增加一个单位，被解释变量相应地平均变化b0个单位。（    ） 回归系数的显著性检验是用来检验解释变量对被解释变量有无显著解释能力的检验。 回归系数的显著性检验是用来检验解释变量对被解释变量有无显著解释能力的检验。 回归分析法也称相关分析法，它是依据预测的 ()原理，在分析市场现象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，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变化的预测方法。 通过比较回归模型中解释变量系数的绝对值，就可以判断不同解释变量对被解释变量影响程度的高低. 根据变量之间数量关系的不同，回归分析预测法又可分为线性回归分析预测和非线性回归分析预测。 将总体被解释变量y的条件均值表现为解释变量x的函数，这个函数称为总体回归函数（） 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。（） 根据变量之间数量关系的不同，回归分析预测法又可叫做非线性回归分析预测（） 多元线性回归模型中某个解释变量系数的含义是其他解释变量保持不变，该解释变量变化1个单位，被解释变量的条件均值变化的数量