相关分析与回归分析相比，对变量的性质要求是不同的，回归分析中要求（）
回归分析是根据相关关系的具体形态，选择一个合适的（），来近似地描述变量间的平均变化关系。
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。
相关分析侧重于考察变量之间相关关系的密切程度，回归分析则侧重于考察变量之间数值变化规律。（）
从相关关系中自变量的性质分类，相关回归分析可分为（）
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。
一元相关回归分析市场预测法，是根据（）去预测一个因变量的市场预测方法。
在双变量正态分布的相关回归分析中，tr和tb的关系是（）
相关回归分析市场预测法是根据市场现象各因素之间的相关关系，确定影响市场现象的因素，将影响因素作为（）。
只有存在相关关系的指标变量才能进行回归分析，且相关程度越高，回归测定的结果越可靠。（）
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（）。
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。
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。
在回归分析当中，以下哪一个相关系数代表了自变量和因变量之间最强的相关关系？（）
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。
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。（ ）
在回归分析中，就两个相关变量与而言，变量依变量的回归和变量依变量的回归所得的两个回归方程是不同的，这种表现在（ ）。
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。
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。
（）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
研究两个变量间的相关关系称之为二元回归分析，研究多个变量间的相关关系称为多元回归分析（）
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。（）
3、在多元线性回归分析中，自变量间呈现线性关系的现象称为（） 提示： A 因果关系；B 共线性；C 自相关；D 异方差
