利用年初税收数据建立年初税收预测模型．涉及的方法与步骤包括（）A、收集整理历年税收及1至3月税收数据，并计算月平均数B、测算检验历年年度数据与1月数据和月平均数据有无相关性C、对相关性较好的情况，回归建立一元回归模型D、测算评价，应用所建模型测算历年估值及浮动区间，并拟合评价模型
利用年初税收数据建立年初税收预测模型．涉及的方法与步骤包括（）
- A、收集整理历年税收及1至3月税收数据，并计算月平均数
- B、测算检验历年年度数据与1月数据和月平均数据有无相关性
- C、对相关性较好的情况，回归建立一元回归模型
- D、测算评价，应用所建模型测算历年估值及浮动区间，并拟合评价模型
相关考题：
非线性回归分析预测法的基本步骤是()。 A.建立模型、判断相关性、求解参数、检验误差、进行预测B.建立模型、求解参数、判断相关性、检验误差、进行预测C.判断相关性、求解参数、建立模型、检验误差、进行预测D.判断相关性、建立模型、求解参数、检验误差、进行预测
一般情况下，使用估计的回归方程之前，需要对模型进行检验，检验的内容不包括（ ）。A.结合经济理论和经验分析回归系数的经济含义是否合理B.分析估计的模型对数据的拟合效果如何C.对模型进行假设检验D.查询以往相关数据进行对比
某产品过去5年的销售额与目标市场人均收人的数据见表2-1,预计2006年该产品的目标市场人均收入为1800元。 已知数据：1999～2003历年产品销售额的平方和为6 465；1999～2003历年人均收入的平方和为7 652 500；1999～2003历年人均收入与产品销售额乘积之和为222 400。建立一元线性回归模型。（参数计算结果小数点后保留3位）
某产品过去5年的销售额与目标市场人均收入的数据如表2，预计2006年该产品的目标市场人均收入为1800元。已知数据：1999－2003历年产品销售额的平方和为6465；1999－2003历年人均收入的平方和为7652500；1999－2003历年人均收入与产品销售额乘积之和为222400。 【问题】 1.建立一元线性回归模型。 2.进行相关系数检验。 3.对2006年可能的销售额进行点预测。
建立税收分月滚动预测模型，其中的一个重要环节是制作税收收入的月分布经验曲线。经验曲线在于研究历史数据的分布规律和波动情况，所以有人建议制作月分布曲线，应用历史数据的时间越久远越好，数据量越多越好。你认为这种建议对吗？
下列经济计量分析回归模型中哪些可能存在异方差问题（）A、用横截面数据建立的家庭消费支出对家庭收入水平的回归模型B、用横截面数据建立的产出对劳动和资本的回归模型C、以20年资料建立的某种商品的市场供需模型D、以20年资料建立的总支出对总收入的回归模型E、按照“差错—学习”模式建立的打错数对打字小时数的回归模型
领导对你应用年初税收数据建立预测模型。并以此预测出今年收入情况的工作很满意，认为有了预测数据的支持，对今年收入规模心里有了底。同时认为，这种理论与实际相结合的工作产生了实际应用的效果，非常有意义，建议你对此进行系统总结，为以后年度的税收收入预测工作奠定一个基础。请你根据利用年初税收数据建模预测制度税收收入的情况，系统总结这种预测模型的建模步骤和方法。
税收分月滚动预测模型建模的基本思路和步骤包括（）A、利用历史数据制作税收收入的月分布曲线B、利用当年已实现各月的数据分别计算税收和经济增长系数C、对税收和经济增长系数加权处理求出综合增长系数D、逐月修正更新模型参数，逐月预测
将地区生产总值和国税收入进行关联性分析是目前国税收入预测常用的手段，可以通过建立地区生产总值和国税收入之间的（）来预测国税收入的走势。A、多元线性回归模型B、经典线性回归模型C、线性回归模型D、一元线性回归模型
用回归分析技术建立估算模型。由于应用到的因果关系是经济指标与实际税收的联系．而实际税收与应缴税收是两个不同的概念，所以不可能由此计算出税收能力，即说明应该收多少税的问题。实际上这种回归模型只能用于税收预测，而不是收入能力估算。这种观点对吗？
问答题建立税收分月滚动预测模型，其中的一个重要环节是制作税收收入的月分布经验曲线。经验曲线在于研究历史数据的分布规律和波动情况，所以有人建议制作月分布曲线，应用历史数据的时间越久远越好，数据量越多越好。你认为这种建议对吗？
问答题领导对你应用年初税收数据建立预测模型。并以此预测出今年收入情况的工作很满意，认为有了预测数据的支持，对今年收入规模心里有了底。同时认为，这种理论与实际相结合的工作产生了实际应用的效果，非常有意义，建议你对此进行系统总结，为以后年度的税收收入预测工作奠定一个基础。请你根据利用年初税收数据建模预测制度税收收入的情况，系统总结这种预测模型的建模步骤和方法。
多选题数据挖掘过程的参考模型的步骤包括（）。A定义商业问题B建立数据挖掘库C分析、准备数据D建立模型E评价和解释F实施