在回归分析中，不需要区分自变量和因变量（）

在回归分析中，定义的自变量和因变量都是随机变量。（ ） 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。() 在回归分析中，描述因变量如何依赖自变量和误差项的方差称为（） 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（）。 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。 在回归分析中，描述因变量如何依赖于自变量和误差项的方程称为（） 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 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()。 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） 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，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（） 在多元线性回归分析中，不需要进行自变量间的多重共线性检验。（ ） 多元回归指多个自变量与一个因变量的变动分析。 在REG过程中，MODEL语句用于指定要进行的回归分析的（ ），在模型中需要列出具体的自变量与因变量，并且这些自变量与因变量已经存在于SAS数据集中 影响因变量的因素通过多元线性回归分析，多元线性回归仅涉及一个自变量，不可能涉及多个自变量。（） 在因变量的总离差平方和中，如果回归平方和所占比例大，则自变量与因变量之间（）。 一元线性回归预测法中，自变量和因变量的个数之和是（   ）。 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。（） 回归分析是多元分析中一种常用方法，它认为因变量和自变量都是随机的（）