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.

自变量x与因变量y的数据如下表所示，一元线性回归预测模型中的系数a为() 多元线性回归的模型假设中，要求各自变量 在回归模型中，随机误差项反映了自变量对因变量的影响。 r为一元线性回归模型中自变量x与因变量y的相关系数，下列模型错误的是（）。   自变量x与因变量y的数据如下表所示，一元线性回归预测模型中的系数b为() 一元线性回归模型Y=β0+β1X+ε中，反映由自变量变化引起的因变量线性变化的是（） 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（）。 对以X为自变量，Y为因变量作线性回归分析时，下列正确的说法是 一元线性回归模型Y=β₀+β₁X+ε中，反映由自变量变化引起的因变量线性变化的是（ ）   一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程。（ ） 在回归分析中，自变量同因变量地位不同，在变量x与y中，y依x回归同x依y回归是（） 下列说法错误的是: 二值因变量模型无法给出具体的Y取1或0的结果，而只能对于Y的取值做概率上的估计 在二值因变量模型中，因变量取1的概率可以不是自变量的线性函数 在对线性概率、probit、logit模型进行估计时，估计方法和普通的多元线性回归一致 在对线性概率、probit、logit模型进行拟合状况评价时，不能采用与普通多元线性回归一样的拟合指标 中国大学MOOC: 线性假设是指自变量xj的变化对因变量y的影响与其他自变量的的取值无关。 一元线性回归预测法中，自变量和因变量的个数之和是（   ）。 关于一元线性回归模型，下列说法正确的是（ ）。 Ⅰ.公式为:yt=bo+bl*xt+ut Ⅱ.公式为:Y=bo+bl*x Ⅲ.其中Xt表示自变量，yt表示因变量. Ⅳ.其中Xt表示因变量，yt表示自变量 在对一元线性回归方程进行显著性检验时，如果（），则拒绝原假设，认为自变量x对因变量y有显著影响。 多元回归指多个自变量与一个因变量的变动分析。 检验回归方程中自变量X是否对因变量Y具有显著影响的一个最常见方法是（） 检验回归方程中自变量X是否对因变量Y具有显著影响的一个最常见方法是（）