用来表示只有一个自变量的线性回归,常用于两个变量接近线性关系的场合（）
A: 一元线性回归
B: 二元线性回归
C: 多元线性回归
D: 非线性回归
A: 一元线性回归
B: 二元线性回归
C: 多元线性回归
D: 非线性回归
A
举一反三
- 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。 A: 一元线性回归 B: 二元线性回归 C: 多元线性回归 D: 非线性回归
- 按自变量和因变量之间的关系可分为（ ） A: 一元线性回归 B: 多元线性回归 C: 线性回归 D: 非线性回归
- 按自变量的多少，线性回归可以有 A: 线性回归分析 B: 非线性回归分析 C: 一元线性回归分析 D: 多元线性回归分析
- 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。（）
- 回归预测按所包含的自变量的多少可以分为（ ） A: 一元线性回归 B: 多元线性回归 C: 线性回归 D: 非线性回归
内容
- 0
logistic回归的本质是【】 A: 一元线性回归 B: 多元线性回归 C: 非线性回归 D: 加了sigmoid函数的线性回归
- 1
回归分析依据变量之间的关系，可分为（） A: 线性回归和非线性回归 B: 一元线性回归和多重线性回归 C: 简单回归和多重回归 D: 直线回归和曲线回归
- 2
【多选题】按线性划分,回归模型可分为()。 A. 线性回归模型 B. 非线性回归模型 C. 一元线性回归模型 D. 多元线性回归模型
- 3
回归分析方法中包括( )。A、一元线性回归分析B、多元线性回归分析C、一元非线性回归分析D、多元非线性回归分析
- 4
一元线性回归模型和多元线性回归模型的区别在于是否只有一个自变量。