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人为1 800元。表2 1999——2003历年产品销售额与目标市场人均收入年份 19992000200l20022003产品销售额(万元)3035363840人均收入(元)1 0001 2001 2501 3001 400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。问题:1.建立一元线性回归模型(参数计算结果小数点后保留3位)。2.进行相关系数检验(取D=0.05,R值小数点后保留3位,相关系数临界值见附表)。3.对2006年可能的销售额进行点预测。

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人为1 800元。

表2 1999——2003历年产品销售额与目标市场人均收入

年份 1999

2000

200l

2002

2003

产品销售额(万元)

30

35

36

38

40

人均收入(元)

1 000

1 200

1 250

1 300

1 400

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。

问题:

1.建立一元线性回归模型(参数计算结果小数点后保留3位)。

2.进行相关系数检验(取D=0.05,R值小数点后保留3位,相关系数临界值见附表)。

3.对2006年可能的销售额进行点预测。


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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。对2006年可能的销售额进行点预测。

甲公司一产品过去5年的销售额与目标市场人均收入的数据如下表所示,预计2010年该产品的目标市场人均收入为1800元。已知数据:2005~2009历年产品销售额的平方和为6465;2005~2009历年人均收入的平方和为7652500;2005~2009历年人均收入与产品销售额乘积之和为222400。 、建立一元线性回归模型(参数计算结果小数点后保留3位)。 、进行相关系数检查(取α为0.05,本项目的R值求得为0.997,相关系数临界值见下表)。 、对2010年可能的销售额进行点预测。

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。进行相关系数检验。(取D=0.05,R值小数点后保留3位,相关系数临界值见附表)

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。

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