回归预测技术的种类繁多，其分类方法包括（ ）。
A: 按变量之间的关系划分
B: 按回归预测的对象划分
C: 按所含变量的属性划分
D: 按回归分析预测模型所含的变量多少划分
A: 按变量之间的关系划分
B: 按回归预测的对象划分
C: 按所含变量的属性划分
D: 按回归分析预测模型所含的变量多少划分
举一反三
- 回归分析（Regression Analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,回归分析可以按照哪些方式进行划分（） A: 按涉及变量个数划分 B: 按变量类型划分 C: 按自变量和因变量之间关系划分 D: 按变量数值划分
- 回归分析法按自变量个数的多少划分，可以分为（）。 A: 一元回归分析预测法和多元回归分析预测法 B: 线性回归分析预测法和非线性回归分析预测法 C: 普通回归分析预测法和虚拟回归分析预测法 D: 虚拟回归分析预测法和线性回归分析预测法
- 根据变量之间数量关系的不同，回归分析预测法也可分为（）。 A: 一元回归分析预测 B: 线性回归分析预测 C: 非线性回归分析预测 D: 多元回归分析预测
- 回归分析是研究自变量和因变量之间关系的一种预测模型技术，应用于预测时间序列模型和找到变量之间的关系
- 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