在采用倾向线逐步修正的方法时，如果时间序列数据的倾向线呈非线性，则应该用（）
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
D
举一反三
- 在采用倾向线逐步修正的方法时，如果时间序列数据的倾向线呈非线性，则应该用（） A: A一元线性回归 B: B二元线性回归 C: C多元线性回归 D: D非线性回归
- 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
- 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
- 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
- 回归分析方法中包括哪些（）。 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
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
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在以下市场态势预测方法中，最为严谨的是：（） A: 一元线性回归 B: 二元线性回归 C: 多元线性回归 D: 逐步多元回归
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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
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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
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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