现实经济生活中，往往要预测的变量和因果变量都不止一个，并且它们之间存在互为因果关系，这就需要将多个回归方程联立求解。这种预测方法称为（）。
为预测我国居民对电子表的需求量，定义变量“商品价格”（x1，单位：元/件）、“消费者人均月收入”（x2，单位：元）及“商品需求量”（y，单位：件），建立多元线性回归方程如下：y=4990．519－35．66597x1＋6．19273x2，请根据上述结果，从备选答案中选出正确答案。两个回归系数的经济意义为（）。
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。
响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为：y=2.2+30000x1+0.0003x2由此方程可以得到结论是（）.
在选定Y为响应变量后，选定了X1，X2，X3为自变量，并且用最小二乘法建立了多元回归方程。在MINITAB软件输出的ANOVA表中，看到P-Value=0.0021。在统计分析的输出中，找到了对各个回归系数是否为0的显著性检验结果。由此可以得到的正确判断是（）.
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。（）
以x为自变量，y为因变量，使用最小二乘法建立回归直线方程。
设销售收入X为自变量，销售成本Y为因变量。现已根据某百货公司12个月的有关资料计算出以下数据：（单位：万元） https://assets.asklib.com/images/image2/2017081317324215339.jpg 试利用以上数据回答下列问题： 拟合简单线性回归方程，并对回归系数的经济意义做出解释。
响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为：Y=2.1X1+2.3X2，由此方程可以得到结论是（）
已知变量x与y之间存在着负相关，指出下列回归方程中哪一个肯定是错误的（）
当x与y之间的相关关系可用回归方程y=―2.5―0.14x表达时，表明这两个变量之间存在（）
自相关回归分析市场预测法，是根据同一市场现象变量在（）中各个变量值之间的相关关系，建立一元或多元回归方程为预测模型进行预测。
当拟合回归方程时，若抽取的自变量的样本观测值非常集中，回归方程的估计标准误差就很小。
为预测我国居民对电子表的需求量，定义变量“商品价格”（x1，单位：元/件）、“消费者人均月收入”（x2，单位：元）及“商品需求量”（y，单位：件），建立多元线性回归方程如下：y=4990．519－35．66597x1＋6．19273x2，请根据上述结果，从备选答案中选出正确答案。根据计算上述回归方程式的多重判定系数为0．9540，其正确的含义是（）。
若直线回归方程y=170-2.5x，则变量x和y之间存在着负的相关关系。（）
两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的相关指数R2如下，其中拟合效果最好的模型是（ ）。
两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的相关指数R 2 如下，其中拟合效果最好的模型是（ ）。
如果预测对象与主要影响因素之间存性关系，将预测对象作为因变量y，将主要影响因素作为自变量x，即引起因变量y变化的变量，则它们之间的关系可以用一元线性回归模型表示为y＝a＋bx＋e；其中：a是______。
回归分析方法：(甲)编制相关图表(散点图、依存关系分析表)；(乙)计算相关系数，反映变量之间相关的密切程度和相关方向；(丙)建立回归方程，进行估计预测。
判定系数与相关系数是两个既有联系又有区别的指标：(甲)判定系数是反映自变量对因变量的影响程度，用于评价回归方程的拟合优度；(乙)相关系数则用于反映变量之间线性关系的密切程度；(丙)相关系数(r)是判定系数的开方，其数值要大于判定系数；(丁)这两系数既能反映正相关，又能反映负相关。
已知变量 x 与 y 之间存在着正相关，指出下列回归方程中哪一个肯定是错误的（）
（）进一步拓展了平衡表法，它在自变量和因变量相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并进一步预测
已知变量x与y线性相关，x与y的协方差为－60，x的方差为100，y的方差为64，建立了y依x的回归方程，则回归估计标准误差的值可能为（)。
由直线回归方程y=-450+2．5x可知，变量x与y之间存在正相关（）
