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。（）

回归分析中，自变量和因变量的性质是( ) 在回归分析中，自变量为()，因变量为()。 直线回归分析时怎样确定自变量和因变量？ 采用自相关回归分析法进行市场预测，首先必须决定将因变量序列（）多少期作为自变量序列 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（???）。 在回归分析当中，（）代表了自变量和因变量之间最强的相关关系 多元线性回归分析所用的自变量和因变量必须是连续变量。() 多元回归指多个自变量与一个因变量的变动分析。 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（） 一元线性回归预测法中，自变量和因变量的个数之和是（   ）。 在自变量和因变量相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程并进行预测的基本面分析方法是（ ）。 回归分析的定量分析依据是因变量和自变量的纵向资料。（1.0分） 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()。 依据自变量和因变量之间的相关关系不同，可分为一元回归分析方法和多元回归分析方法。 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（） 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。（） 在回归分析中，用来预测或解释因变量的变量称为()   回归分析用来处理一个因变量与另一个或多个自变量之间的因果关系。（ ） 回归分析用来处理一个因变量与另一个或多个自变量之间的因果关系（）