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[单选题]
如果在回归分析中，只包括个自变量和一个因变量，且两者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为（)。
A.一元线性回归分析
B.二元线性回归分析
C.多重线性回归分析
D.自回归预测分析
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更多“如果在回归分析中，只包括个自变量和一个因变量，且两者的关系可…”相关的问题
A.回归算法是用来研究随机变量之间关系的算法
B.按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析
C.回归指的就是线性回归
D.如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多重线性回归分析
A．3个自变量应该至少有1个以上的回归系数的检验结果是显著的，不可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况
B．有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明数据本身有较多异常值，此时的结果已无意义，要对数据重新审核再来进行回归分析
C．有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明这3个自变量间可能有相关关系，这种情况很正常
D．ANOVA表中的P-Value=0.0021说明整个回归模型效果不显著，回归根本无意义
A.③①④②⑤
B.①③④②⑤
C.③①②④⑤
D.④①②⑤③
只反映一个自变量和一个因变量之间的相关关系称为（）
A．正相关
B．负相关
C．单相关
D．复相关
A.把目标检测转化为一个回归问题，无需候选区域生成环节，因此速度得到了提升
B.由于候选区域只能从SXS个有限的网格选择，因此YOLOv1算法的准确性不如FasterR-CNN
C.因为一个网格对应的边框B通常取2，所以YOLOv1对于有重叠的物体或者是中心落在一个网格的小物体往往只能识别其中的一个
D.候选区域生成、分类和回归等阶段使用一个VGG16网络统一为端对端的目标检测过程
A.向前选择法是从模型中没有自变量开始，然后将所有自变量依次增加到模型中
B.向后剔除法是先对所有自变量拟合线性回归模型，然后依次将所有自变量剔除模型
C.逐步回归法是将向前选择法和向后剔除法结合起来，但不能保证得到的回归模型一定就显著
D.逐步回归法选择变量时，在前面步骤中增加的自变量在后面的步骤中有可能被剔除，而在前面步骤中剔除的自变量在后面的步骤中也可能重新进入到模型中
