多重线性回归分析可以使用哪些类型的自变量？

根据自变量个数直线回归分析可以分为很多种，其中自变量有多个时称为（） 在多元线性回归中，筛选自变量应注意哪些问题，怎样进行筛选？ 多元线性回归的模型假设中，要求各自变量 直线相关与回归分析中，自变量X选定原则直线相关与回归分析中，自变量X选定原则（） 在多元线性回归模型中，因变量对可看作是各个自变量的线性函数（） 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()。 在回归分析中，自变量为()，因变量为()。 只涉及一个自变量的一元线性回归模型可以表示为（） 只涉及一个自变量的一元线性回归模型可以表示为（）。 回归分析法按自变量个数的多少划分，可以分为（）。 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 回归分析中，自变量和因变量的性质是( ) 在回归分析中，要求自变量是________，因变量是________。 直线回归分析时怎样确定自变量和因变量？ 根据相关关系中自变量的不同，相关回归分析预测法可以分为（）、（）、（）等几种主要类型 多重线性回归分析中的共线性是指（ ）。 一元线性回归预测法中，自变量和因变量的个数之和是（   ）。 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。（ ） 多重线性回归分析中，要描述回归方程，应采用（） 对于一元线性回归模型，如果自变量是显著的，那么自变量所对应的系数应该显著的不为0。（ ）