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（）.
相关分析与回归分析，在是否需要确定自变量和因变量的问题上（）。
为了分析观察某些市场变量之间是否存在着因果关系以及自变量的变动对因变量的影响程度，应当选择的市场调查方法是（）。
在一个试验设计的分析问题中，建立响应变量与各因子及交互效应的回归方程可以有两种方法：一是对各因子的代码值（CodeUnits）建立回归方程；二是直接对各因子的原始值（UncodedUnits）建立回归方程。在判断各因子或交互作用是否影响显著时，要进行对各因子回归系数的显著性检验，可以使用这两种方法中的哪一种（）？
在判别两个变量之间是否存在相互关联方面有显著作用的管理工具是（）。
回归方程的显著性检验中，通常假定因素X是一个可以控制的变量，但对于给定的X，指标Y取什么值则是不可能事先确定，是一个按一定概率分布规律变化的随机变量（）
在线性回归预测方法中，F检验可以说明每个自变量xi与因变量y的相关关系是否显著。
线性回归方程的t检验是对每个自变量与因变量的相关关系的显著性检验。
在建立多元线性回归方程以后，同样应进行相关性检验。即要检验全部自变量与因变量的关系是否呈线性，可通过求出（）来进行检验。
为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著，应该采用（）。
（）是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。
同一多变量资料，若RY.12…m显著，则多元线性回归方程必显著，方程成立。
多元线性回归的显著性检验包含m自变量综合对Y的效应是否显著和各自变量对依变量Y的单独效应是否显著。
多元线性回归模型中的回归系数为偏回归系数，它反映了当模型中的其它变量不变时，某个解释变量对因变量均值的影响。（2.0分）
按自变量和因变量之间是否存在线性关系，可将回归分析预测法分为（ ）。
10名浙江女大学士的身体体积、身高和体重的测量结果列在下表中，以身高和体重为自变量，身体体积为因变量，计算二元回归方程，并检验偏回归系数的显著性。
如果变量x 和y之间有统计显著的关系，则可以推断两者之间有因果关系。
在基本假设下，确定性解释变量线性回归模型参数的OLS估计具有性质（）
【单选题】多元线性回归模型利用最小二乘法估计参数时，要求解释变量样本矩阵X是 。
【单选题】单因素方差分析的第一步是明确观测变量和控制变量,例如,当分析不同施肥量是否对农产品产量带来显著影响、地域差别是否对妇女生育率有关系和学历对工资的作用关系时,控制变量分别是:
在对两个变量x,y进行线性回归分析时,有下列步骤: 1所求出的回归直线方程作出解释; 2收集数据; 3求线性回归方程; 4求未知参数; 5根据所搜集的数据绘制散点图。 如果根据可行性要求能够作出变量,x,y具有线性相关结论,则在下列操作中正确的是（）
因次分析实验研究方法的主要步骤：①经初步实验列出影响过程的主要因素;②无因次化减少变量数并规划实验;③通过实验数据回归确定参数及变量适用范围，确定函数形式。（)
回归分析可以帮助我们判断一个随机变量和另一个普通变量之间是否存在某种相关关系。（）
8、二次多项式的回归中，如果二次项对应的系数为负，一次项对应的系数为正，代表解释变量的增加带来被解释变量的增加，但边际效应递减。
