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单选题
某公司使用回归分析法，根据每月广告费用预测每月产品销售额，两者都以百万美元为单位。结果显示，自变量的回归系数等于0.8。该系数值表示（）
A
平均而言，每增加$1的广告可以产生$0.8的额外销售收入
B
因为系数非常小，广告费用不是对销售额的一个很好预测
C
当每月广告费用处于平均水平时，产品销售额将为$800，000
D
样本的平均每月广告费用为$800，000
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考题
回归分析法也称相关分析法，它是依据预测的 ()原理，在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变
量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量变化的预测方法。A 、 因果性原理
B 、 惯性原理
C 、 概率原理
D 、 类推原理
考题
某公司使用线性回归法分析投入与产出的关系，回归结果表明回归系数是0.85，该系数说明：A.每月产出/投入比值为0.85
B.每月投入/产出比值为0.85
C.投入每增加1，产出就会增加0.85
D.投入每增加0.85，产出就会增加1
考题
某部门应用的回归模型用每月广告费用来预测每月产品销售额（广告费用和销售额均以百万元为单位）。结果显示，自变量的回归系数等于0.8，这表明：A.样本中平均每月广告费用为80万美元。
B.当每月广告费用在平均水平时，产品销售额为80万美元。
C.平均情况是：每增加1个美元广告费，就会增加0.8美元的销售额。
D.无法通过广告很好的预测销售额，因为回归系数太小了。
考题
一个部门使用回归方法，根据月广告费用支出来预测月产品销售(两者的单位都是百万美元)。结果自变量的回归系数为0.8。系数的值表明：( )A.样本中，平均每月的广告费支出是800000美元
B.当每月广告费支出处于平均值时，产品销售为800000美元
C.平均来看，每美元额外的广告费用可以能够导致销售增加0.80美元
D.广告不是销售的一个好的预测指标，因为系数太小了
考题
(2008年真题)咨询人员采用回归分析法进行预测，预测结果是 2015年 B 业务的产品市场需求为 3000 万台。
【问题】 根据市场需求预测结果，分析 2015年 B 业务产品需求量的区间及其可能的概率
考题
下列关于回归分析预测法的分类，不正确的是（ ）。
A.根据自变量的个数分为一元回归分析预测法.二元回归分析预测法和多元回归分析预测法
B.根据自变量和因变量之间是否存在线性关系，分为线性回归预测和非线性回归预测
C.根据回归分析预测模型是否带虚拟变量，分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型
D.根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量，分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型
考题
某部门应用回归分析用月广告支出来预测月产品销售额（均以百万元为单位）。结果得到的回归系数为0.8，试问该系数值的含义是什么？（）A、所抽样本的月广告支出为80万美元B、月广告支出为平均值时，月产品销售额为80万美元C、平均来说，每增加一美元广告费用，销售额的增加为0.8美元D、因为系数小，广告费用不是销售额良好预测指标
考题
回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化，预测（）在预测期的变化结果的方法。A、预测值B、自变量C、因变量D、观察值
考题
回归分析预测法是指在分析市场现象的（）之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化，预测因变量在预测期的变化结果的方法。A、自变量B、自变量和因变量C、因变量D、预测值
考题
某公司使用回归分析法，根据每月广告费用预测每月产品销售额，两者都以百万美元为单位。结果显示，自变量的回归系数等于0.8。该系数值表示（）A、平均而言，每增加$1的广告可以产生$0.8的额外销售收入B、因为系数非常小，广告费用不是对销售额的一个很好预测C、当每月广告费用处于平均水平时，产品销售额将为$800，000D、样本的平均每月广告费用为$800，000
考题
某部门使用回归方法，根据月广告费用支出来预测月产品销售（二者的单位都是百万元）。结果自变量的回归系数为0.8。系数的值表明：（）A、某样本中，平均每月的广告费支出是$800，000B、当每月广告费支出处在平均值时，产品销售为$800，000C、平均来看，每元额外的广告费用可以能够导致销售增加$0.80D、广告不是销售的一个好的预测指标，因为系数太小了
考题
回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，将回归方程作为预测模型，根据（）在预测期的数量变化，预测因变量在预测期的变化结果的方法。A、预测值B、观察值C、权数D、自变量
考题
回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的（），将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化，预测因变量在预测期的变化结果的方法。A、回归方程B、回归模型C、预测值D、观察值
考题
一个部门使用回归法，通过月度广告支出来预测月度销售额（百万元）。结果显示自变量的回归系数等于0.8。这个数表示（）A、 样本中平均月度广告支出等于$800，000B、 当月度广告支出等于平均水平时，销售额应该是$800，000C、 平均来说，广告支出每增加1美元，销售额就增加0.8美元D、 广告支出不是预测销售额的好指标，因为系数太小了。
考题
在定性分析的基础上，先确定影响预测对象（因变量）的主要因素（自变量），然后根据这些自变量的观测值建立回归方程或模型，再由自变量的变化来推算因变量的变化的需求预测方法是（）。A、时间序列分析法B、趋势分析法C、因果关系分析法D、一元线性回归法
考题
单选题某部门运用回归分析法，根据每月广告支出来预测每月产品销售额（均用百万美元作单位）。结果表明该自变量的回归系数等于0．8。该系数说明：（）A
在本例中，平均每月广告支出为$800，000。B
当每月广告支出处于平均水平时，产品销售额将是$800，000。C
一般而言，每增加$1广告支出，销售额就会增加$0.8。D
由于回归系数太小，因此广告支出不是销售额的预测因子。
考题
单选题在定性分析的基础上，先确定影响预测对象（因变量）的主要因素（自变量），然后根据这些自变量的观测值建立回归方程或模型，再由自变量的变化来推算因变量的变化的需求预测方法是()。A
时间序列分析法B
趋势分析法C
因果关系分析法D
一元线性回归法
考题
单选题在选定Y为响应变量后，选定了X1，X2，X3为自变量，并且用最小二乘法建立了多元回归方程。在MINITAB软件输出的ANOVA表中，看到P-Value=0.0021。在统计分析的输出中，找到了对各个回归系数是否为0的显著性检验结果。由此可以得到的正确判断是（）.A
3个自变量回归系数检验中，应该至少有1个以上的回归系数的检验结果是显著的（即至少有1个以上的回归系数检验的P-Value小于0.05），不可能出现3个自变量回归系数检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。
考题
单选题一审计小组受命审查工业产品部两年前完成的“顾客满意度测试系统”。该系统包括进行年度邮件调查的部门客户服务处，进行调查时，从以往12个月中进行购货的顾客中随机抽取的100个采购部门作为调查对象发送调查表。调查表长三页，所列的30个问题采用混合形式（即：有些问题可供填入答案，有些是选择题，其他的则采用了瓜梯度）顾客服务处在九月寄出调查表，十月十五日将寄回的调查表结果制成表格。邮件仅寄出一次，如果顾客不寄回调查表的话，不进行追踪调查，在上一次作出的调查中，有45份调查表没有寄回。某部门用回归线表示每月广告费用与每月产品销售的关系（均用百万美元作单位），结果表明该独立变量的回归系数等于0.8。该系数指（）A
该次抽样中平均每月广告费用为800000美元B
当每月广告费用处于平均水平时，产品销售额将是800000美元C
一般而言，每增加1美元广告费，你将是得到0.8美元的销售额D
因为回归系数如此小，广告费用不是销售额的预测因子
考题
单选题某部门使用回归方法，根据月广告费用支出来预测月产品销售（二者的单位都是百万元）。结果自变量的回归系数为0.8。系数的值表明：（）A
某样本中，平均每月的广告费支出是$800，000B
当每月广告费支出处在平均值时，产品销售为$800，000C
平均来看，每元额外的广告费用可以能够导致销售增加$0.80D
广告不是销售的一个好的预测指标，因为系数太小了
考题
单选题一个部门使用回归法，通过月度广告支出来预测月度销售额（百万元）。结果显示自变量的回归系数等于0.8。这个数表示（）A
样本中平均月度广告支出等于$800，000B
当月度广告支出等于平均水平时，销售额应该是$800，000C
平均来说，广告支出每增加1美元，销售额就增加0.8美元D
广告支出不是预测销售额的好指标，因为系数太小了。
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