按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且（）。
一元非线性回归可以通过坐标变换化成线性回归问题来处理。
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。（）
多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。
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（）。
一元非线性回归可以用过坐标变换转化成线性回归问题来处理。
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。（）
（）是将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法，又称主分量分析。
（）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。
一元线性回归方程中的回归系数表示：当自变量x变动一个单位时，因变量y平均改变的数量。（ ）
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）
当一个定性数据有3个水平时，则需要构造3个哑变量来代表这个变量做线性回归模型。
在一元线性回归模型中，解释变量是随机变量。
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。（ ）
如果在Y关于x的线性回归方程y=a+bx中b＜0，那么x和y两变量间的相关系数r有（)。
相关系数具有线性不变性,即同时对两个变量作相同的线性变换,变换之后的两个新变量之间的相关系数与原变量的相关系数仍然相等。()
多元线性回归中t检验的步骤有（）
【单选题】多重线性回归分析中，在其他自变量固定不变的情况下，反映一个自变量每改变一个单位时，引起应变量有平均改变量的统计量是（）
【填空题】求两个变量之间非线性关系的回归线比较复杂，在许多情况下，非线性回归问题可以通过 化成 来解决。
虚拟变量D作为回归中的一次项，与其他解释变量呈相加的关系，这种方式常用来改变线性回归方程的（）。
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。（)
非线性回归的方法,是通过一定的变换,将非线性问题转化为问题（）
