直线回归分析的步骤首先是（），然后是建立（），并进行样本回归系数的（）

样本回归函数中的回归系数的估计量是随机变量（） 当样本回归系数b=0.0456，F>F 当样本回归系数b=0.0787，F>F 回归预测模型的建立和检验，是回归分析预测法的两个步骤（） 建立回归直线方程。] 样本回归模型可以分为两部分，其中ei 称为 一元线性回归模型中，回归估计的标准误差越小，表明投资组合的样本回归线的离差程度（　　）。 多元线性回归模型同一元回归分析模型的原理一样，按照最小二乘准则，确定样本回归函数采用使残差平方和最小的原则。（） 一元回归分析模型同多元线性回归模型的原理一样，按照最小二乘准则，确定样本回归函数采用使残差平方和最小的原则。（） 产品创新的步骤首先是（） 市场定位的步骤首先是( )。 进行简单直线回归分析时，总是假定()。 直线回归分析中，直线回归方程为=0.004+0.0588X，代入两点描出回归直线。下面正确的是（） 直线回归分析中的注意问题（即直线回归的应用条件） 根据样本回归残差的图形能判断是否存在自相关 进行回归分析时，首先需要确定( )。 中国大学MOOC: 关于样本回归模型的下来、列说法正确的是 拟合优度R2的值越大，说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越强。 拟合优度R2的值越大，说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越强（） 市场定位的步骤中，首先是（）