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

当自变量x的值减少，而因变量y的值增加，则两变量之间存在着( ) 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（） 以货物周转量Y为因变量，国内生产总值X1和运输线路长度X2自变量，建立二元线性回归模型，该模型的形式是()   一元线性回归模型 Y= β0+β1X +ε中反映除自变量之外的随机因素对因变量的影响是 一元线性回归模型 Y= β0+β1X +ε中反映除自变量之外的随机因素对因变量的影响是（）   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素示自变量，yt素示因变量 Ⅳ.其中Xt素示因变量，yt素示自变量 当因变量为0-1变量时，不能使用线性概率模型 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（ ）   非线性模型中，当其他自变量保持不变，X1?变化△X1，因变量的期望值的变化量为： 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() 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() 应用logistic回归模型要求因变量的类型是 Cox比例风险模型以（）作为预测模型的因变量 Cox比例风险模型以()作为预测模型的因变量。 Cox比例风险模型以（   ）作为预测模型的因变量 。 在一元线性回归模型中,随机误差项反映的是除了自变量X以外其他所有因素对因变量Y的影响 线性回归分析模型的F检验是检验每个X和因变量Y之间的线性关系显著性。 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. 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（） 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。（ ）