判断改错：在线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。

在线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。

错，不是这样的

在单方程计量经济学中，按照因果差异将变量分为解释变量和被解释变量。

对的，回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。回归分析法预测是利用回归分析方法，根据一个或一组自变量的变动情况预测与其有相关关系的某随机变量的未来值。进行回归分析需要建立描述变量间相关关系的回归方程。根据自变量的个数，可以是一元回归，也可以是多元回归。根据所研究问题的性质，可以是线性回归，也可以是非线性回归。非线性回归方程一般可以通过数学方法为线性回归方程进行处理

应该是正确的。参考答案为什么是“错”的呢？不理解

正确。在计量经济学学习指南与练习（高教出版社、2010年6月第1版，2011年1月第2次印刷）256页给出了参考答案。说明：这是建立模型的前提。

错
回归模型，不需要以因果关系为必要前提
当然，有因果关系最好
很多时候，可以看作是预测关系
比如身高与体重关系……

同意hbhjhf的观点！

Not necessary. Here is an example. If (X, Y) are distributed as bivariate normal, then Y|X follows a simple regression model. However, it's not necessary for X to be a causal variable of Y.

从命题角度而言，此命题不真。原因如下：

如果线性回归模型设定正确的话，这句话就是正确的，回归模型刻画了由解释变量到被解释变量的因果关系，我们通过此回归模型的估计，来求解释变量对被解释变量的边际影响；如果这个回归模型设定存在偏误，例如，模型存在缺省变量问题、解释变量在模型中有内生性问题、解释变量与被解释变量有双向因果关系问题等，则这句话就是不正确的。