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

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

参考解析

解析:A.不正确,因为回归系数与变量的平均值不相关。B.不正确,因为如果要求预测一个特定的销售值,自变量的值需要乘以系数,然后乘积与y轴上的截距相加。C.正确。回归系数代表了相对于每单位自变量的变化,因变量的变化情况。因此,它是回归直线的斜率。D.不正确,因为系数的绝对值与变量的重要性没有必然联系。

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在直线回归方程中()。 A.必须确定自变量和因变量,即自变量是给定的,因变量是随机的B.两个变量都是随机的C.回归系数既可以是正值,也可以是负值D.一个回归方程既可由自变量推算因变量的估计值,也可以由因变量的值计算自变量的值

关于一元线性回归分析,以下表述正确的包括( )。 A.回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值B.两变量之间必须明确哪个是自变量,哪个是因变量C.回归系数可以为正号,也可以为负号D.确定回归方程时,尽管两个变量可能都是随机的,但要求自变量是给定的E.回归系数只有正号

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。

导致回归模型预测值与真实值之间发生误差的原因可能有( )。Ⅰ模型本身中的误差因素Ⅱ回归系数的估计值同其真实值不一致Ⅲ自变量X的设定值同其实际值的偏离Ⅳ未来时期总体回归系数发生变化A.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、ⅣB.Ⅰ、Ⅲ、ⅣC.Ⅱ、Ⅲ、ⅣD.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ

在一元线性回归方程中,回归系数表示自变量每变动一个单位时,因变量的平均变动值。()A对B错

一元线性回归方程中,回归系数表示自变量每变动一个单位时因变量的平均变动值。()A对B错

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

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

一元线性回归方程中,回归系数表示自变量每变动一个单位时因变量的平均变动值。()

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

在一元线性回归方程中,回归系数表示自变量每变动一个单位时,因变量的平均变动值。()

直线回归方程y=a+bx中的b称为回归系数,回归系数可确定()A、两变量之间因果的数量关系B、两变量的相关方向C、因变量实际值与估计值的变异程度D、两变量的相关密切程度E、当自变量增加一个单位时,因变量平均增加值

对消费的回归分析中,学历、年龄、户口、性别、收入都是因变量,其中收入的回归系数为0.8,这表明()

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

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

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

直线回归系数的数值表示自变量变动一个单位时因变量的值变动的量。

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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多选题以下对回归模型式y=a+bx的表述准确的是()Ay表示预测值Ba表示回归常数Cb表示回归系数Dx表示自变量

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$800,000D样本的平均每月广告费用为$800,000

填空题对消费的回归分析中,学历、年龄、户口、性别、收入都是因变量,其中收入的回归系数为0.8,这表明()

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。

判断题在一元线性回归方程中,回归系数表示自变量每变动一个单位时,因变量的平均变动值。()A对B错

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

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

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。