在多元线性回归模型中，若自变量xj对因变量y的影响不显著，则它的回归系数Bj的取值可能是（）。A、0B、1C、小于0D、大于1
在多元线性回归模型中，若自变量xj对因变量y的影响不显著，则它的回归系数Bj的取值可能是（）。
- A、0
- B、1
- C、小于0
- D、大于1
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在多元线性回归分析中，如果F检验表明线性关系显著，则意味着（ ）。A．在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系显著B．所有的自变量与因变量之间的线性关系都显著C．在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系不显著D．所有的自变量与因变量之间的线性关系都不显著
在一元线性回妇模型中，回归系数β1的实际意义是（ ）。A.当自变量X=0时，因变量Y的期望值B.当自变量X变动1个单位时，因变量Y的平均变动数量C.当自变量X=0时，自变量X的期望值D.当因变量Y变动1个单位时，自变量X的平均变动数量
在一元线性回归模型中,回归系数β1的实际意义是()。A.当自变量X=0时,因变量Y的期望值B.当自变量X变动1个单位时,因变量Y的平均变动数量C.当自变量X=0时,自变量X的期望值D.当因变量Y变动1个单位时,自变量X的平均变动数量
关于一元线性回归模型，下列表述错误的是（ ）。A.只涉及一个自变量的回归模型称为一元线性回归模型B.因变量Y是自变量X的线性函数加上误差项C.β0+β1X反映了由于自变量X的变化而引起的因变量Y的线性变化D.误差项ε是个随机变量，表示除线性关系之外的随机因素对Y的影响，它是能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性
关于一元线性回归模型，下列表述错误的是（ ）。A.Y=β0+β1X+ε，只涉及一个自变量的回归模型称为一元线性回归模型B.因变量Y是自变量X的线性函数加上误差项C.β0+β1X反映了由于自变量X的变化而引起的因变量y的线性变化D.误差项是个随机变量，表示除线性关系之外的随机因素对Y的影响，能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性
关于一元线性回归方程，下列表述错误的是（ ）。A.只涉及一个自变量的回归模型称为一元线性回归模型B.因变量Y是自变量X的线性函数加上误差项C.β0+β1X反映了由于自变量X的变化而引起的因变量y的线性变化D.误差项是个随机变量，表示除线性关系之外的随机因素对Y的影响，能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性
下列关于回归分析预测法的分类，不正确的是（ ）。A.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B.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C.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D.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
在多元线性回归分析中，如果t检验表明回归系数不显著，则意味着（）A、整个回归方程的线性关系不显著B、整个回归方程的线性关系显著C、该自变量与因变量之间的线性关系不显著D、该自变量与因变量之间的线性关系显著
单选题在一元线性回归模型中，回归系数β1的实际意义是( )。A当自变量X=0时，因变量y的期望值B当自变量X变动1个单位时，因变量Y的平均变动数量C当自变量X=0时，自变量X的期望值D当因变量y变动1个单位时，自变量X的平均变动数量
单选题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（）。A因变量B自变量C相关系数D判定系数