一元线性分析中，（）确定的回归方程偏差最小。
A于一元线性回归分析来说（）。
若已知数据组数为15，则进行一元线性回归分析时用到的自由度为（）。
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。（）
如何理解一元线性回归分析？
在一元线性回归分析中，若相关系数为r，回归方程拟合程度最好的是（）。
如何利用一元线性回归分析的原理来求回归方程中两个回归系数a和b？
只有一个解释变量的线性回归分析称一元线性回归分析，含有多个解释变量的线性回归分析称多元线性回归分析。（）
当一元线性回归分析中的相关系数γ=－0、952时，表明两个变量呈（）关系。
一元线性回归分析中，在进行t检验时，关于tb和t的关系，说法正确的是()。
采用一元线性回归的方法分析预测规划期城市人口规模的主要依据是（）。
在确定地区生产总值和国税收入之间是否可以建立一元线性回归模型时，如果两者之间的相关系数r为（），则两者之间高度相关，可以建立一元线性回归模型。
在一元线性回归分析中，通常假定随机误差项e满足（）。
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。
对于一元线性回归分析来说（）
在应用一元线性回归分析法进行销售量预测时，收集的历史统计数据要尽可能多一些，一般在（）个以上。
一元线性回归分析中，回归系数的t检验和回归方程的F检验所得结论是一致的。
当一元线性回归分析中的γ=－0.952且大于临界值时，表明两个变量呈（）关系。
在Excel中，一共提供了9个函数用于建立回归模型和回归预测，其中（）个函数用于一元线性回归分析，（）个函数用于多元回归分析。
线性回归分析法最基本的形式是一元线性回归模型
在回归方程的检验中，多元线性回归比一元线性回归多了一个（ ）的过程。
若变量X和Y之间具有线性相关关系，就可以建立一元线性回归模型进行回归分析。（ ）
当一元线性回归分析中的相关系数γ=－0.952时，表明两个变量呈（)关系。
一般地，在作一元线性回归分析过程中，回归分析是建立在一系列假设基础上的，这些 假设包括（）。
