理论问题:进行回归分析时,按因变量的个数分类可分为（）

A.一元线性回归

B.多个因变量与多个自变量的回归

C.分段回归

D.多元线性回归

A、一元线性回归是最简单的回归形式，它反映的是因变量与一个自变量之间的回归关系

B、回归分析是研究因变量对自变量依赖关系的一种统计分析方法

C、进行相关分析时，两个变量都可以是非随机变量量事

D、回归分析可以采用最小二乘法对回归方程的参数进行估计，基本思想是使误差平方和达到最小

A.多元回归

B.一元线性回归

C.非线性回归

D.多元线性回归

A.最小二乘法基本原则是对于确定的方程，使观察值对估算值偏差的平方和最小

B.利用回归模型进行预测，需要对回归系数、回归方程进行检验，以判定预测模型的合理性和适用性

C.检验方法有方差分析、相关检验、t检验等

D.对于一元线性回归，各种检验方法的检验结果是不一致的

E.进行一元线性回归检验时，各种检验方法都要使用

A.估计值Y在回归直线上的截距

B.回归直线的斜率

C.误差即实际值和估计值之间的差额

D.因变量

A.是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型；

B.x为因变量，y为自变量；

C.可以用最小二乘法求得一元线性回归方程中的未知变量；

D.回归系数表示自变量每变动一个单位时，因变量的平均变化量；

E.根据给定自变量的值可以估计因变量的估计值。

A.最小二乘法

B.KNN最近邻算法

C.线性回归

D.逻辑回归