更多"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"的相关试题:
[单项选择]两个正态双变量资料，自变量记为X，因变量记为Y，进行回归分析，回归系数为0.2，经统计学检验，P＝0.05，则（）。
A. X增大一个单位，Y增大0.2个单位
B. X增大一个单位，Y减小0.05个单位
C. X增大一个单位，Y增大0.05个单位
D. X增大一个单位，Y减小0.2个单位
E. X增大一个单位，Y减少或增大0.2个单位都有可能
[单项选择]两个正态双变量资料，自变量记为X，真因变量记为Y，进行回归分析，回归系数为0.2，经统计学检验，P=0.05，则（）
A. X增大一个单位，Y增大0.2个单位
B. X增大一个单位，Y减少0.05个单位
C. X增大一个单位，Y增大0.05个单位
D. X增大一个单位，Y减少0.2个单位
E. X增大一个单位，r减少或增大0.2个单位都有可能
[单项选择]在回归分析中，自变量同因变量的地位不同，两变量x和y中，y对石回归和x对y回归（）。
A. 是同一问题
B. 不一定相同
C. 有联系但不是一个问题
D. 完全不同
[单项选择]在定性分析的基础上，先确定影响预测对象（因变量）的主要因素（自变量），然后根据这些自变量的观测值建立回归方程或模型，再由自变量的变化来推算因变量的变化的需求预测方法是（）。
A. 时间序列分析法
B. 趋势分析法
C. 因果关系分析法
D. 一元线性回归法
[判断题]在直线回归分析中，两个变量是对等的，不需要区分因变量和自变量。
[判断题]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。（）
[单项选择]Cox回归的自变量要求（）。
A. 正态分布
B. 对数正态分布
C. 对称分布
D. 二项分布
E. 无上述要求
[判断题]非线性关系是当自变量x变动时，因变量y随即变动。
[单项选择]若两变量x和y存在不完全相关关系，对于自变量x的任何一个值，因变量y（）。
A. 有惟一确定的值与之对应
B. 有若干个值与之对应
C. 所有数值都与之对应
D. 没有数值与之对应
[单项选择]度量了因变量与k个自变量的总体相关程度的指标为（）。
A. 相关系数
B. 多重相关系数
C. 多重判定系数
D. 估计标准误差
[单项选择]逐步回归分析中，事先确定自变量的纳入水准，然后逐个纳入回归方程的方法为（）。
A. 向后剔除法
B. 向前筛选法
C. 逐步法
D. “最优”子集选择法
E. 以上都不是
[单项选择]回归分析法按自变量个数的多少划分，可以分为（）。
A. 一元回归分析预测法和多元回归分析预测法
B. 线性回归分析预测法和非线性回归分析预测法
C. 普通回归分析预测法和虚拟回归分析预测法
D. 虚拟回归分析预测法和线性回归分析预测法
[单项选择]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（）.
A. 3个自变量回归系数检验中，应该至少有1个以上的回归系数的检验结果是显著的（即至少有1个以上的回归系数检验的P-Value小于0.05），不可能出现3个自变量回归系数检
B. 有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明数据本身有较多异常值，此时的结果已无意义，要对数据重新审核再来进行回归分析。
C. 有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明这3个自变量间可能有相关关系，这种情况很正常。
D. ANOVA表中的P-VALUE=0.0021说明整个回归模型效果不显著，回归根本无意义。
[单项选择]当自变量的数值确定后，因变量的数值也随之完全确定，这种关系属于（）
A. 随机关系
B. 相关关系
C. 函数关系
D. 因果关系
[单项选择]响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为：y=2.2+30000x1+0.0003x2由此方程可以得到结论是（）.
A. X1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多
B. X1对Y的影响比X2对Y的影响相同
C. X2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多
D. 仅由此方程不能对X1及X2对Y影响大小作出判定
[单项选择]逐步回归分析中，当模型中引入新的自变量，则（）。
A. 总平方和增大，残差平方和减小
B. 回归平方和增大，残差平方和减小
C. 回归平方和变化不确定，但残差平方和减小
D. 回归平方和与残差平方和均增大
E. 总平方和不变，回归平方和减小
[判断题]在一元线性回归模型的假设中，自变量X间要互不相关。（）
