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线性回归模型中“线性”是针对自变量而言的（）
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更多“线性回归模型中“线性”是针对自变量而言的（）”相关的问题
第1题
A.向前选择法是从模型中没有自变量开始，然后将所有自变量依次增加到模型中
B.向后剔除法是先对所有自变量拟合线性回归模型，然后依次将所有自变量剔除模型
C.逐步回归法是将向前选择法和向后剔除法结合起来，但不能保证得到的回归模型一定就显著
D.逐步回归法选择变量时，在前面步骤中增加的自变量在后面的步骤中有可能被剔除，而在前面步骤中剔除的自变量在后面的步骤中也可能重新进入到模型中
第2题
A.回归算法是用来研究随机变量之间关系的算法
B.按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析
C.回归指的就是线性回归
D.如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多重线性回归分析
第3题
A.一元线性回归分析
B.二元线性回归分析
C.多重线性回归分析
D.自回归预测分析
第5题
多元线性回归模型的检验中，复相关系数的取值范围是（）。
A．－1≤R≤1 B．0≤R≤1
C．－1≤R≤0 D．0＜R＜1
第9题
A.异方差
B.完全多重共线
C.遗漏变量偏差
D.虚拟变量陷阱
第10题
A.目标函数对于决策变量而言都是线性函数的优化模型
B.目标函数对于决策变量而言是线性函数、约束条件可以不是线性函数的优化模型
C.目标函数和约束条件对于决策变量而言都是线性函数的优化模型
D.约束条件对于决策变量而言都是线性函数的优化模型
