回归分析法是指利用回归分析的统计方法，通过考察市盈率与（）之间的关系，得出能够最好解释市盈率与这些变量间线性关系的方法。
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。（）
回归定义为两个两个以上相关变量之间的函数关系，它根据一个已知变量去预测另一变量。
在相关分析中，当两个变量都是正态连续变量，而且两者之间线性关系，表示这两个变量之间的相关称为（）。
如果对有线性函数关系的两个变量作相关分析和回归分析得出的结论中正确的是（）。
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。
（）只有一个自变量的线性回归，用于两个变量接近线性关系的场合。
在线性相关条件下，研究两个和两个以上自变量对两个以上因变量的数量变化关系，称为多元线性回归分析。
如果两个变量之间存在负相关关系，下列回归方程中哪个肯定有误（）
在实际经济活动中，不同经济变量之间的关系是非常复杂的，很少直接表现为线性关系。但大部分经济变量又可以通过（）和级数展开法，转化为线性关系。
对于线性回归，在因变量的总离差平方和中，如果回归平方和所占比例越大，那么两个变量之间相关程度越（）
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（）。
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。
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（ ）。
一元线性回归方程中b大于0，表示两个变量之间存在正相关关系。
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。（ ）
线性回归中的相关系数是用来作为判断两个变量之间相关关系的一个量度。（ ）
【判断题】Logistic回归模型描述的是作为影响因素的自变量与应变量之间的线性关系。（)
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。
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。
若两个变量存在负线性相关关系，则建立的一元线性回归方程的判定系数的取值范围是
2、回归分析是用来研究变量之间的（）关系。 提示：A 线性； B 函数；C 等价；D 一般。
相关系数只能描述两个变量之间的线性关系。（)
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（）
