设多元线性回归方程为,若自变量的回归系数的取值接近于0，这表明（）。

B、多元线性回归分析预测法的关键是找到适宜的回归方程

C、偏回归系数是假设在其他所有自变量保持不变的情况下，某一个自变量的变化引起因变量变化的比重

D、它的参数可以用最小二乘法进行估计

(1)利用多项式回归分析求这段曲线的纵坐标Y关于横坐标X的回归方程;

(2)设X₁=X，X₂=X²，利用多元线性回归方程求Y关于X₁，X₂的二元线性回归方程，从而得到这段曲线的回归方程。

A.进行回归系数的假设检验

B.在自变量取值范围内画出回归直线

C.建立线性回归方程

D.绘制散点图观察实测值是否有线性趋势存在

E.计算总体回归系数b的可信区间

A.R2≤R2

B.0≤R2≤1

C.有时小于0

D.比R2更适合作为衡量多元线性回归方程拟合程度的指标

A．3个自变量应该至少有1个以上的回归系数的检验结果是显著的，不可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况

B．有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明数据本身有较多异常值，此时的结果已无意义，要对数据重新审核再来进行回归分析

C．有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明这3个自变量间可能有相关关系，这种情况很正常

D．ANOVA表中的P-Value=0.0021说明整个回归模型效果不显著，回归根本无意义

A.二元线性回归

B.二元二次线性回归

C.多元线性回归

D.一元线性回归

A.一元线性回归预测是回归预测的基础，预测对象只受一个主要因素影响

B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验，通常用的检验法是相关系数检验法

C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比，是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标

D.如果相关系数r=0，表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1，则表示自变量与因变量无线性关系

A.包含回归方程的显著性检验和回归系数的显著性检验

B.根本目的是检验回归方程的斜率是否显著为0

C.在同一显著性水平下，若回归方程显著，则回归系数也显著

D.在同一显著性水平下，若回归系数显著，则回归方程也显著

E.通过卡方检验判断回归方程的显著性