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（）。
求得两变量x和y的线性回归方程后，对回归系数作假设检验的目的是（）
两随机变量作相关分系，相关系数r并经假设检验P＜α，则α水准上认为两变量间（）
两随机变量作相关分系，相关系数r并经假设检验p＜α，则α水准上认为两变量间（）。
求得两变量X和Y的线性回归方程后，对回归系数作假设检验的目的是（）
线性回归分析得出相关系数等于零，意味着两变量间不存在任何相关关系。（）
求得两变量X和Y的线性回归方程后，对回归系数作假设检验的目的是()
只有当变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义
回归方程y=a+bx，从统计上讲，只有b值显著地区别于0，确定的相关关系才有意义。
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。
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（）
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（）
调查某地经济收入与某病发病率间的关系，发现收入低的人群，某病的发病率高；收入高的人群，某病的发病率低，两者呈负相关关系，经搜集10个乡的资料并计算出积差相关系数r为负值，作假设检验后P<0.05，结论认为两变量间确有负相关关系，这个结论存在的问题是（）。
回归分析中b＜0，经检验P＜0.01，则可认为能作相关分析的两变量呈负相关。
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。（）
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。
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。
回归方程，对ｂ检验，Ｐ＜0.01，Y呈正态，可认为Ｘ与Ｙ间存在直线相关关系。http://image.zhihuishu.com/zhs/onlineexam/ueditor/201902/385028318241454f8bf0996fb79e24fa.png
两变量间不一定存在回归关系，必定存在相关关系。（）
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
计算出方程后，需要对回归关系进行检测，即判断两个变量之间是否确实存在直线关系。
双变量正态分布的资料，样本回归系数b<0，经假设检验P<0.05，可以认为两变量间呈负相关。（)
64、若直线回归系数的假设检验结果P＜0.05，则可认为两变量间
4、若资料满足双变量正态分布，经计算样本回归系数b＜0，而且假设检验结果有统计学意义，则可以认为两变量呈负相关？
