回归分析是为了测定客观现象的因变量与自变量之间的一般关系所使用的一种（）

设自变量的个数为5，样本数为20。在多元回归分析中，估计标准误差的自由度为（）

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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（）.

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对现象之间变量的研究，统计是从两个方面进行的，一方面是研究变量之间关系的（），这种研究称为相关分析；另一方面是研究关于自变量和因变量之间的变动关系，用数学方程式表达，称为（）。

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（）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。

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用于两个变量接近线性关系场合的（），即只有一个自变量的线性回归。

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只有一个自变量的线性回归称为（），用于两个变量接近线性关系的场合。

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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=2.1X1+2.3X2，由此方程可以得到结论是（）

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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（）.

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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由此方程可以得到的结论是：（）

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