随着自变量的变化而出现变化的变量叫做因变量。（）

研究变量包括自变量、因变量。 研究变量包括自变量、因变量（） 引起其他变量变化的变化叫做（） 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。 可以操纵自变量变化，但对无关变量不能控制的实验是（　　） 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。（） 弹性是指作为自变量的经济变量发生( )的变化，将会引起的作为因变量的经济变量的百分比变化。 回归分析法也称相关分析法，它是依据预测的（）原理，在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的同归方程，并将同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变化的预测方法。 一个研究全天气温变化的实验中，自变量和因变量是（） 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（ ）   一个研究全天气温变化的实验中，自变量和因变量各是()。 一个研究全天气温变化的实验中,自变量和因变量各是【 在定性分析的基础上，先确定影响预测对象（因变量）的主要因素（自变量），然后根据这些自变量的观测值建立回归方程或模型，再由自变量的变化来推算因变量的变化的需求预测方法是（　　）。 在定量分析的基础上，先确定影响预测对象（因变量）的主要因素（自变量），然后根据这些自变量的观测值建立回归方程或模型，再由自变量的变化来推算因变量的变化的需求预测方法是（） 虽然自变量的变化能明显地反映在因变量指标的变化上，但是对因变量的区分性和敏感性要求的并不高。() （名词解析） 自变量与因变量 　　如何理解自变量和因变量? 如何理解自变量和因变量 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。 使用被试间设计可以很清楚地分辨出因变量的变化是由于自变量的变化所致。()