对于一个二元线性回归模型，这里的是一个（)。

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

A.简单线性回归模型

B.多元回归模型

C.独立模型

D.以上均不是

A.斜率

B.纵截距

C.自变量

D.因变量

A.斜率

B.回归系数

C.代表自变量增加一个单位时因变量的平均增加值

D.代表因变量增加一个单位时自变量的平均增加值

A.一元线性回归预测是回归预测的基础，预测对象只受一个主要因素影响

B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验，通常用的检验法是相关系数检验法

C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比，是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标

D.如果相关系数r=0，表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1，则表示自变量与因变量无线性关系

B、多元线性回归分析预测法的关键是找到适宜的回归方程

C、偏回归系数是假设在其他所有自变量保持不变的情况下，某一个自变量的变化引起因变量变化的比重

D、它的参数可以用最小二乘法进行估计

A.自变量是给定量

B.自变量是随机变量

C.因变量是随机变量

D.因变量是给定量

E.两者是因果关系

A.A.只能用因变量推算自变量

B.B.自变量与因变量可以互相转换

C.C.自变量与因变量可以互相推算

D.D.只能用自变量推算因变量

A.Logistic回归更关注预测值接近观测值(0或1)的程度

B.Logistic回归模型的参数估计使用普通最小乘法(OLS)

C.上手Logistic回归更关注正确预测的频率以及模型能否有效减少误差

D.利用SPSS进行Logistic回归时，输出结果中的Cox-Snell和Nagelkerke值说明了自变量解释因变量变异的比例

E.Logistic回归解释了自变量和因变量概率取值之间的关系

A.A.13

B.B.Y的均值

C.C.0

D.D.X1的均值