回归分析的主要目的是（ ）。
研究变量之间的相关关系
对变量进行预测和控制
检验变量之间的因果关系
描述变量的分布特征
在一元线性回归模型中，回归系数β1的含义是（ ）。
自变量X每变动一个单位时，因变量Y的平均变动量
自变量X每变动一个单位时，因变量Y的变动总量
因变量Y每变动一个单位时，自变量X的平均变动量
因变量Y每变动一个单位时，自变量X的变动总量
以下哪种方法可以用来检验回归模型的线性关系是否显著（ ）。
在多元线性回归中，若某个自变量的回归系数不显著，可能的原因是（ ）。
该自变量与其他自变量之间存在多重共线性
该自变量与因变量之间没有关系
样本量太小
回归模型设定错误
若回归模型存在异方差性，会导致（ ）。
估计量无偏
估计量有效
检验统计量失效
预测精度提高
用于检验回归模型是否存在自相关的方法是（ ）。
怀特检验
戈德菲尔德-匡特检验
杜宾-瓦特森检验
拉格朗日乘数检验
当回归模型中出现多重共线性时，以下哪种处理方法是不合适的（ ）。
剔除变量
增加样本量
变换模型形式
直接使用原模型
回归预测的基本步骤不包括（ ）。
建立回归模型
对模型进行检验
确定预测区间
计算相关系数
若要提高回归预测的精度，可采取的措施是（ ）。
减少自变量的个数
增加样本量
降低模型的复杂度
扩大预测范围
在回归分析中，残差的含义是（ ）。
观测值与回归估计值之间的差异
自变量与因变量之间的差异
回归系数与估计值之间的差异
预测值与实际值之间的差异
标准化残差的作用是（ ）。
消除残差的量纲影响
检验残差是否服从正态分布
确定异常值
以上都是
回归分析中，自变量选择的原则不包括（ ）。
理论依据
统计显著性
变量之间的相关性
变量的数量