（)回归模型中因变量与自变量的关系是呈直线型的。

A.多项式回归模型

B.岭回归模型

C.二分LogistiC回归模型

D.主成分回归

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.③①④②⑤

B.①③④②⑤

C.③①②④⑤

D.④①②⑤③

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.两个自变量关系的预测

B.两个因变量关系的预测

C.三个或三个以上自变量关系的预测

D.两个或两个以上自变量与因变量关系的预测

A.主观概率法

B.移动平均法

C.回归预测法

D.指数平滑法

A.自变量与因变量相关性很强

B.总体回归系数不等于0

C.自变量与因变量的关系不存在

D.自变量对因变量影响很大

A.回归分析可用于估计或预测

B.相关分析是研究变量之间相互依存关系的密切程度

C.回归分析中自变量和因变量可以互相推导并进行预测

D.相关分析需区分自变量和因变量

E.相关分析是回归分析的基础

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