线性回归模型意味着变量是线性的。

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回归分析中，依据描述的自变量与因变量之间的因果关系的函数表达式是线性还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析对具有非线性关系的因变量与自变量进行回归分析处理非线性回归的基本方法是，通过变量变换，将非线性回归化为线性回归，然后用线性回归方法处理通常线性回归分析方法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助教学手段化为线性回归问题处理

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

回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法而线性回归模型是回归分析的基础线性回归模型的基本假设是Ⅰ

Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

线性回归模型中解释变量是原因被解释变量是结果

下列关于回归模型的说法正确的有

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判定系数r2(上标)表明指标变量之间的依存程度，r2(上标)越大，表明依存度越大在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是不等价的

是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型

线性回归模型一元线性回归最小二乘估计散点图

下列对于非线性回归的说法正确的是

回归分析中，依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析对具有非线性关系的因变量与自变量的数据进行的回归分析处理非线性回归的基本方法是，通过变量变换，将非线性回归化为线性回归，然后用线性回归方法处理通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理

回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法而线性回归模型是回归分析的基础线性回归模型的基本假设是I

I、Ⅱ、Ⅲ I、Ⅲ、Ⅳ Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

一元线性回归模型和多元线性回归模型的区别在于只有一个

Ⅰ.Ⅱ Ⅱ.Ⅲ Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ

下列关于回归模型的说法中正确的有

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判定系数R2表明指标变量之间的依存程度，R2越大，表明依存度越大在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是不等价的

下列关于回归分析预测法的分类不正确的是

根据自变量的个数分为一元回归分析预测法、二元回归分析预测法和多元回归分析预测法根据自变量和因变量之间是否存在线性关系，分为线性回归预测和非线性回归预测根据回归分析预测模型是否带虚拟变量，分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量，分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型

下列属于回归模型特性的是

判定系数r