当两个变量在平面坐标系上的散点图呈现出（ ）趋势，就可采用一元线性回归预测法，进行预测。A.直线B.水平C.周期D.波动

当两个变量在平面坐标系上的散点图呈现出（ ）趋势，就可采用一元线性回归预测法，进行预测。

A.直线
B.水平
C.周期
D.波动

参考解析

解析：一元线性回归预测是指当成对的两个变量数据序列的散点图呈现出直线趋势时，采用最小二乘法，找出两者之间的经验公式，即一元线性回归预测模型，然后根据已经掌握的自变量的未来变化，估计因变量未来变化的预测方法。

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下列()是定性预测的一种方法。 A、德尔菲法B、一元线性回归预测法C、移动平均数法D、多元线性回归预测法
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回归预测法分为()A、一元线性回归预测法B、非线性回归预测法C、直线回归预测法D、多元回归预测法E、量本利分析法
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直线回归预测法是对两个互为因果并呈线性关系的变量数列，建立直线回归方程，并通过自变量的取值来预测因变量发展趋势的预测方法。()A、是B、不是
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在航材管理的预测工作中，比较可行的预测方法是（　　）。A.时间序列预测方法B.综合预测法C.一元线性回归预测方法D.二元线性回归预测方法
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一元线性回归预测法中，自变量和因变量的个数之和是（ ）。A.1B.2C.3D.4
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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
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根据变量之间数量关系的不同，回归分析预测法也可分为（）。A一元回归分析预测B线性回归分析预测C非线性回归分析预测D多元回归分析预测
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将回归预测分为一元回归预测和多元回归预测，其标准为（）A因变量的个数B自变量的个数C协变量的个数D线性关系
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物流成本预测的定量方法有（）。A、移动平均法B、判断分析法C、指数平滑法D、一元线性回归预测法E、多元线性回归预测法
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下面关于回归预测（）说法不正确。A、一元回归预测可分为一元线性回归预测和一元非线性回归预测B、多元回归预测可分为多元线性回归预测和多元非线性回归预测C、回归方法属于统计方法D、多元非线性回归能简化为多元线性回归
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（）适用于预测对象主要受一个相关变量影响且两者呈线性关系的预测问题。A、多元回归B、一元线性回归C、非线性回归D、多元线性回归
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利用一元线性回归分析预测销售的第三步是（）A、确定影响销售目标的因素B、收集整理因变量和自变量观察样本资料C、建立回归方程预测模型D、进行预测
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如果企业人力资源预测对象与某一变量的直线相关趋势成立，就可以建立预测人力资源的（）A、线性回归预测模型B、时间序列预测模型C、一元线性回归预测模型D、多元线性回归模型
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下列（）是定性预测的一种方法。A、德尔菲法B、一元线性回归预测法C、移动平均法D、多元线性回归预测法
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时间关系成本预测模型包括（）A、一元线性回归预测B、二元线性回归预测C、移动平均法D、指数平滑法
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回归分析预测法可分为一元回归分析预测和（）。A、多元回归分析预测B、市场预测C、线性回归分析预测D、非线性回归分析预测
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回归分析预测法可分为（）和多元回归分析预测。A、线性回归分析预测B、非线性回归分析预测C、建立回归预测模型D、一元回归分析预测
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在人力资源预测中，最常用的模型是（）A、线性回归预测模型B、时间序列预测模型C、一元线性回归预测模型D、多元线性回归模型
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回归分析法按自变量个数的多少划分，可以分为（）。A、一元回归分析预测法和多元回归分析预测法B、线性回归分析预测法和非线性回归分析预测法C、普通回归分析预测法和虚拟回归分析预测法D、虚拟回归分析预测法和线性回归分析预测法
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多选题时间关系成本预测模型包括（）A一元线性回归预测B二元线性回归预测C移动平均法D指数平滑法
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判断题回归分析预测法可以分为一元回归分析预测法和多元回归分析预测法；也可以分为线性回归预测和非线性回归预测。（　　）A对B错
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单选题将回归预测分为一元回归预测和多元回归预测，其标准为（）A因变量的个数B自变量的个数C协变量的个数D线性关系
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单选题回归分析法按自变量个数的多少划分，可以分为（）。A一元回归分析预测法和多元回归分析预测法B线性回归分析预测法和非线性回归分析预测法C普通回归分析预测法和虚拟回归分析预测法D虚拟回归分析预测法和线性回归分析预测法
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单选题()是指影响经济变量的众多因素中有一个起决定作用的因素，且自变量与因变量的分布呈线性趋势的回归。A一次移动平均预测法B非线性回归分析预测法C多元线性回归预测法D一元线性回归预测法
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