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。
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。
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解析：
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某商品流通企业在经营中发现，钢材的销售额 (万元)与机械工业产值(亿元)有密切关系。根据近15年的统计资料，得出回归系数a=3279， b=5.5，预计下一年的机械工业总产值为3500亿元，用一元线性回归分析法预测，下一年的钢材销售额为( )万元。A．9289B．14180C．16816D．22529
某企业采用一元回归分析法对其人力资源需求进行预测，根据以往6年的销售额(万元)与销售人员数(人)的数据建立了回归模型，回归系数a=17，b=0.03，预计企业销售额在下一年将达到l000万元，则该企业下一年需要销售人员是（ ）人。A．15B．20C．35D．47
下列有关回归系数的叙述,正确的是()。 A、回归系数越大，两变量的关系越密切B、回归系数不能反映两变量间的关系密切与否C、回归系数越小，两变量的关系越密切D、回归系数越大，两变量的关系越不密切
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
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0.85B.每月投入/产出比值为0.85C.投入每增加1，产出就会增加0.85D.投入每增加0.85，产出就会增加1
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。
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
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
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
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
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
在多元线性回归分析中，如果t检验表明回归系数不显著，则意味着（）A、整个回归方程的线性关系不显著B、整个回归方程的线性关系显著C、该自变量与因变量之间的线性关系不显著D、该自变量与因变量之间的线性关系显著
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。
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
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
单选题在多元线性回归分析中，如果t检验表明回归系数不显著，则意味着（）A整个回归方程的线性关系不显著B整个回归方程的线性关系显著C该自变量与因变量之间的线性关系不显著D该自变量与因变量之间的线性关系显著
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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。