线性回归分析时，怎样确定应变量与自变量？

为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著，应该采用（）。

多元线性回归模型中，如果方程的总体线性关系是显著的，并不能说明每个解释变量对被解释变量的影响都是显著的，必须对每个解释变量进行显著性检验。( )

多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。

在二元线性回归模型中，用于度量被解释变量与方程中所有解释变量之间共同的相关程度的是( )。

在建立多元线性回归模型时不要试图引入太多的自变量，除非确实有必要。

多元线性回归分析的目的是从组成回归方程的所有自变量中选择哪种自变量?()

多元线性回归中，当方程中纳入无统计学意义的变量会导致（）。

在多元回归分析中，自变量与因变量的线性相关程度很高时，相关系数（）。

在多元线性回归中，筛选自变量应注意哪些问题，怎样进行筛选？

在线性回归分析中，只涉及一个自变量的回归称作（）；涉及多个自变量的回归称作（）。

在回归分析中，自变量同因变量的地位不同，两变量x和y中，y对石回归和x对y回归（）。