总体回归函数给出了对应于每个自变量的因变量的值。（）

在回归分析中，定义的自变量和因变量都是随机变量。（ ） 在回归分析中，不需要区分自变量和因变量（） 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。（） 回归分析对资料的要求是，自变量可以控制的变量，而因变量则是()。 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。（） 每个组变量值在总体或样本中出现的次数称为 研究变量包括自变量、因变量。 研究变量包括自变量、因变量（） 在回归模型中，随机干扰项反映了自变量对因变量的影响。（ ） 多元回归指多个自变量与一个因变量的变动分析。 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。 在因变量的总离差平方和中，如果回归平方和所占比例大，则自变量与因变量之间（）。 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 一组变量值中最大变量值与最小变量值之差指的是（） 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。（） 在回归模型中，随机误差项反映了自变量对因变量的影响。 一元线性回归预测法中，自变量和因变量的个数之和是（   ）。 相关分析与回归分析，在是否需要确定自变量和因变量的问题上（???）。 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（） 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