将彼此相关的一组指标变量转化为彼此独立的一组新变量, 可用
A: 简单线性回归分析
B: 多元线性回归分析
C: 主成分分析
D: 简单相关分析
E: Logistic回归分析
A: 简单线性回归分析
B: 多元线性回归分析
C: 主成分分析
D: 简单相关分析
E: Logistic回归分析
举一反三
- 只有一个解释变量的线性回归分析称一元线性回归分析，含有多个解释变量的线性回归分析称多元线性回归分析。（）
- 回归分析按变量多少进行分类，可分为（）。 A: 简单（一元）回归 B: 复（多元）回归 C: 线性回归 D: 线性回归
- 回归分析不包括（）回归分析。 A: 简单线性 B: 多元 C: 曲线 D: 复杂
- 变量A和B间无论作相关分析还是简单线性回归分析均应先绘制散点图。
- 有关多重线性回归分析和logistic回归分析，下述说法错误的是（） A: 多重线性回归的自变量既可以是定量变量，又可以是定性变量 B: logistic回归的自变量既可以是定量变量，又可以是定性变量 C: 多重线性回归和logistic回归的应变量分别为定量变量和定性变量 D: 在多重线性回归分析和logistic回归分析中，可直接使用偏回归系数来比较各自变量的重要性程度