某商品流通企业在经营中发现，钢材的销售额(万元)与汽车工业产值(亿元)有密切关系。根据近12年的统计资料，得出回归系数a=3079，b=4.5，预计下一年的汽车工业总产值为1 750亿元，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．3079 B．7089C．8458 D．10954
某商品流通企业在经营中发现，钢材的销售额(万元)与汽车工业产值(亿元)有密切关系。根据近12年的统计资料，得出回归系数a=3079，b=4.5，预计下一年的汽车工业总产值为1 750亿元，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．3079 B．7089
C．8458 D．10954
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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
某商品流通企业在经营中发现，钢材的销售额(万元)和汽车工业产值(亿元)之间有密切关系，根据近12年的统计资料，得出回归系数a=3079，b=4.5，预计下一年的汽车工业产值为1750亿元，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.3079B.7089C.8458D.10954
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
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